KR101824937B1 - 췌장암의 평가 방법, 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 췌장암 평가 시스템 및 정보 통신 단말 장치 - Google Patents

Abstract

췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 췌장암의 평가 방법 등을 제공하는 것을 과제로 한다. 본 실시형태에서는, (i) 평가 대상으로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터(19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 것)를 취득하고, (ii) 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된 식(19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것)을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다.

Description

췌장암의 평가 방법, 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 췌장암 평가 시스템 및 정보 통신 단말 장치{METHOD FOR EVALUATING PANCREATIC CANCER, PANCREATIC CANCER EVALUATION DEVICE, PANCREATIC CANCER EVALUATION METHOD, PANCREATIC CANCER EVALUATION PROGRAM, PANCREATIC CANCER EVALUATION SYSTEM AND INFORMATION COMMUNICATION TERMINAL UNIT}

본 발명은, 췌장암의 평가 방법, 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 췌장암 평가 시스템 및 정보 통신 단말 장치에 관한 것이다.

일본에서는, 췌장암에 의한 2009년 사망자 수는 남 14094명·여 12697명으로, 남성의 경우에는 암에 의한 사망 제5위, 여성의 경우에는 암에 의한 사망 제4위이다. 췌장암의 생애 이환율은 2%이다.

췌장암은 암의 부위에 따라서는 증상이 없어서, 진행한 후 발견되는 경우가 많다. 췌장암은, 화상 진단을 사용하여 2cm 이하로 발견되어도 췌장 외의 인접 조직으로의 전이가 있는 경우가 많아, 예후가 매우 불량하다. 췌장암에 관해서는, 수술 가능한 보다 조기의 발견이 요망되고 있다.

췌장암의 진단에는 복부 초음파 에코, CT, MRI가 사용되지만, 어느 것도 췌장암의 발견율은 높지 않다.

혈청암 마커로서는 CA19-9, CEA, SPan-1, DUPAN-2 등이 있다. 이들 마커는, 진행암에는 비교적 높은 감도와 특이도를 갖지만, 초기암에 있어서의 양성율은 낮으며, 또한 췌장암 이외의 암에서도 양성이 되는 경우가 있다.

ERCP, EUS 등의 내시경을 사용한 화상 진단은, 췌장암의 발견율이 높아 유효한 것이 알려져 있지만, 환자의 신체적 부담이 높아 집단 검진에는 적합하지 않으며, 검사에 의한 출혈 등의 리스크도 일어날 수 있다. 또한, 생검에 의한 조직 진단은, 확정 진단이 되지만 침습도가 높은 검사이며, 생검에 의한 검사를 스크리닝의 단계에서 시행하는 것은 실제적이지 않다.

이로 인해, 환자에 대한 신체적 부담 및 비용 대비 효과의 면에서, 췌장암 발증 가능성이 높은 피험자의 범위를 좁혀 가서, 그 사람을 치료의 대상으로 하는 것이 바람직하다. 구체적으로는, 침습이 적은 방법으로 피험자를 선택하고, 선택한 피험자에 대해 화상 진단을 실시함으로써 피험자의 범위를 좁혀 가서, 췌장암의 확정 진단이 얻어진 피험자를 치료의 대상으로 하는 것이 바람직하다.

그런데, 혈중 아미노산의 농도가, 암 발증에 의해 변화되는 것은 알려져 있다. 예를 들면, Cynober에 의하면(비특허문헌 1), 글루타민은 주로 산화 에너지원으로서, 아르기닌은 질소산화물이나 폴리아민의 전구체로서, 메티오닌은 암 세포가 메티오닌 도입능의 활성화에 의해, 각각 암 세포에서의 소비량이 증가한다는 보고가 있다. 또한, Schrader 외(비특허문헌 2)나 Vissers 외(비특허문헌 3)에 의하면, 췌장암 환자의 혈장 중 아미노산 조성은 건상(健常)자와 상이한 것이 보고되어 있다.

또한, 특허문헌 1에서는, 「피험자로부터 채취한 검체 중의 생체 성분 중, 특정한 유한 개의 해석 대상 성분을 선별하여 정량하고, 다변량 해석을 실시함으로써 메타보롬 해석을 실시하고, 그 해석 결과를, 미리 취득한 건상자 그룹 및 질환 환자 그룹의 해석 결과와 비교함으로써, 특정한 질환의 검사, 예를 들면, 조기 진단, 치료 효과의 판정, 예후 진단 등을 용이하게 실시하는 것이 가능해진다.」는 것이 개시되어 있다. 또한, 특허문헌 1에 기재된 실시예에서는, 건상자와 췌장암의 GCMS로 측정한 혈청 메타보롬의 데이터에 대해, 「SIMCA-P+(Umetrics사)를 사용하여 61성분을 사용한 다변량 해석을 실시하였다. 주성분 분석(PCA)의 스코어 플롯을 사용하여, 차이를 조사하였다. 합계 61의 해석 대상 생체 분자 중, PC1(t[1]), PC2(t[2]), PC3(t[3])은, 각각 61 성분 중의 20(32.3%), 15(24.7%) 및 7(12.0%)에 의한다(A=3, R2X=0.69). 그 결과, 췌장암 환자 및 건상자에 있어서의 해석 대상 생체 분자의 분포가 상이한 것이 확인되었다.」라고 서술하고 있다.

또한, 선행 특허로서, 아미노산 농도와 생체 상태를 관련짓는 방법에 관한 특허문헌 2, 특허문헌 3 및 특허문헌 4가 공개되어 있다. 또한, 선행 특허로서, 아미노산 농도를 사용하여 폐암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 5, 아미노산 농도를 사용하여 유방암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 6, 아미노산 농도를 사용하여 대장암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 7, 아미노산 농도를 사용하여 암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 8, 아미노산 농도를 사용하여 위암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 9, 아미노산 농도를 사용하여 암의 종류를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 10, 아미노산 농도를 사용하여 여성 생식기암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 11, 및, 아미노산 농도를 사용하여 전립선암 및 전립선 비대 중 적어도 하나를 포함하는 전립선 질환의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 12가 공개되어 있다.

일본 공개특허공보 특개2011-247869호 국제공개 제2004/052191호 국제공개 제2006/098192호 국제공개 제2009/054351호 국제공개 제2008/016111호 국제공개 제2008/075662호 국제공개 제2008/075663호 국제공개 제2008/075664호 국제공개 제2009/099005호 국제공개 제2009/110517호 국제공개 제2009/154296호 국제공개 제2009/154297호

Cynober, L. ed., Metabolic and therapeutic aspects of amino acids in clinical nutrition. 2nd ed., CRC Press Schrader H, Menge BA, Belyaev O, Uhl W, Schmidt WE, Meier JJ., Amino acid malnutrition in patients with chronic pancreatitis and pancreatic carcinoma. Pancreas. 2009 May; 38(4): 416-21. Vissers YL, Dejong CH, Luiking YC, Fearon KC, von Meyenfeldt MF, Deutz NE. Plasma arginine concentrations are reduced in cancer patients: evidence for arginine deficiency? Am J Clin Nutr. 2005 May; 81(5): 1142-6.

그러나, 비특허문헌 2 및 비특허문헌 3은, 췌장암의 상태를 평가하는데 최적인, 생체 분자의 조합 또는 다변량 해석을 사용한 지표식을 탐색하고 있는 것은 아니다.

또한, 특허문헌 1에 기재된 실시예는, 다변량 해석의 하나인 주성분 분석을 사용하여 다수의 해석 대상 생체 분자의 성분 전체의 경향을 나타내는 데만 그치고 있고, 췌장암의 상태를 평가하는데 최적인, 생체 분자의 조합 또는 다변량 해석을 사용한 지표식을 탐색하고 있는 것은 아니다.

또한, 특허문헌 2에서 12에 개시되어 있는 지표식을 췌장암의 상태를 평가할 때에 사용해도, 평가되는 질환이 상이하기 때문에, 충분한 신뢰성을 갖는 평가 결과를 얻을 수는 없다. 특히, 특허문헌 10에는, 암의 종류를 평가하는 방법이 기재되어 있지만, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상의 분류에 특히 적합한 혈액 마커나 지표식은 기재되어 있지 않다. 또한, 특허문헌 10에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상과 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 정밀하게 분류하고, 또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상의 분류에도 적합한 지표식은 기재되어 있지 않다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상과, 대장암, 폐암, 유방암, 전립선암, 위암, 자궁암(자궁경부암, 자궁체암), 난소암 등의 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 분류하기 위한 혈액 마커는 보고되어 있지 않다.

즉, 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는 식을 이용하여, 췌장암의 상태를 평가하는 방법은, 개발되어 있지 않으며, 또한 실용화도 되어 있지 않다, 라는 문제점이 있었다.

본 발명은, 상기 문제점을 감안하여 이루어진 것이며, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 췌장암의 평가 방법, 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 췌장암 평가 시스템 및 정보 통신 단말 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 평가 대상으로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 취득하는 취득 스텝과, 상기 취득 스텝에서 취득한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식(이하에서는, 평가식이라고 기재하는 경우가 있다)을 사용하여, 상기 식의 값(이하에서는, 평가식의 값 또는 평가값이라고 기재하는 경우가 있다)을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

여기서, 본 명세서에서는 각종 아미노산을 주로 약칭으로 표기하는데, 이들의 정식 명칭은 이하와 같다.

(약칭) (정식 명칭)

Ala Alanine

Arg Arginine

Asn Asparagine

Cit Citrulline

Gln Glutamine

Gly Glycine

His Histidine

Ile Isoleucine

Leu Leucine

Lys Lysine

Met Methionine

Orn Ornithine

Phe Phenylalanine

Pro Proline

Ser Serine

Thr Threonine

Trp Tryptophan

Tyr Tyrosine

Val Valine

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 췌장암의 상태란, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 말하며, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 상기 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가하는 것임을 특징으로 한다.

여기서, 본 명세서에 있어서, 췌장암의 상태의 예로서는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 외에, 예를 들면, 췌장암의 진행도 등을 들 수 있다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분과, 1개 또는 복수의 임계값이 미리 설정되어 있고, 상기 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가한다란, 상기 식의 값 및 상기 임계값을 사용하여, 상기 평가 대상을 복수의 상기 구분 중 어느 하나로 분류하는 것임을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 복수의 상기 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 복수의 상기 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상(예를 들면, 췌장암에 이환되어 있다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분(이하, 구분 X라고 기재하는 경우가 있다.) 및 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상(예를 들면, 췌장암에 이환되어 있지 않다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분(이하, 구분 Y라고 기재하는 경우가 있다)이 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 상기 구분은, 건상일 가능성이 높은 대상(예를 들면, 건상이라고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 건상 구분, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상(예를 들면, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 타암(他癌) 구분, 또는 건상일 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상/타암 구분인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 상기 구분에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분이 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 식은, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목(決定木)으로 작성된 식 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 상기 식의 값이 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정하는 것임을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값이 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자 위에 있어서의, 상기 식의 값 또는 상기 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 상기 식의 값 또는 상기 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 상기 위치 정보가 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값을 사용하여 상기 평가 대상을 복수의 상기 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 복수의 상기 구분은 상기 구분 X 및 상기 구분 Y이고, 상기 평가 스텝에서는, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X 및 상기 구분 Y 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다. 한편, 이 분류를 실시하는 경우, 구분 X를 예를 들면, 췌장암 구분이라고 기재해도 좋고, 또한, 구분 Y를 예를 들면, 비췌장암 구분이라고 기재해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 식의 제1 식으로 하고, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 상기 제1 식과는 상이한 제2 식이 추가로 미리 설정되어 있고, 상기 평가 스텝에서는, 상기 제1 식의 값과 상기 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제1 식의 값과 상기 제2 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X와 상기 구분 Y 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 구분 Y에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분이 포함되어 있고, 상기 제1 식은, 대상을 상기 구분 X 및 상기 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 상기 제2 식은, 대상을 상기 구분 X 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 상기 평가 스텝에서는, 우선, 상기 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제1 식의 값을 사용하여 상기 평가 대상을 상기 구분 X 및 상기 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 상기 구분 X인 경우에는, 상기 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제2 식의 값을 사용하여, 상기 제1 식의 값을 사용하여 상기 구분 X로 분류된 상기 평가 대상을, 또한, 상기 구분 X 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 상기 건상 구분으로 분류된 상기 평가 대상과 상기 타암 구분으로 분류된 상기 평가 대상을 최종적으로 상기 구분 Y로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X 및 상기 건상 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다. 또한, 이 분류를 실시하는 경우, 구분 X를 예를 들면, 췌장암 구분이라고 기재해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다. 또한, 이 분류를 실시하는 경우, 구분 X를 예를 들면, 췌장암 구분이라고 기재해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X 및 상기 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다. 또한, 이 분류를 실시하는 경우, 구분 X를 예를 들면, 췌장암 구분이라고 기재해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X, 상기 건상 구분 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다. 또한, 이 분류를 실시하는 경우, 구분 X를 예를 들면, 췌장암 구분이라고 기재해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 식을 제1 식으로 하고, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 상기 제1 식과는 상이한 제2 식이 추가로 미리 설정되어 있고, 상기 평가 스텝에서는, 상기 제1 식의 값과 상기 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제1 식의 값과 상기 제2 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상을, 상기 구분 X, 상기 건상 구분 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법은, 상기의 췌장암의 평가 방법에 있어서, 상기 제1 식은, 대상을 상기 구분 X 및 상기 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 상기 제2 식은, 대상을 상기 구분 X 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 상기 평가 스텝에서는, 우선, 상기 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제1 식의 값을 사용하여 상기 평가 대상을 상기 구분 X 및 상기 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 상기 구분 X인 경우에는, 상기 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 상기 제2 식의 값을 사용하여, 상기 제1 식의 값을 사용하여 상기 구분 X로 분류된 상기 평가 대상을, 다시 상기 구분 X 및 상기 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 상기 제1 식의 값을 사용하여 상기 구분 X로 분류되고 또한 상기 제2 식의 값을 사용하여 상기 타암 구분으로 분류된 상기 평가 대상을 최종적으로 상기 타암 구분으로 분류하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 장치는, 제어부와 기억부를 구비하고, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 장치로서, 상기 제어부는, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득된 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단을 구비하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 장치는, 상기의 췌장암 평가 장치에 있어서, (i) 상기 제어부는, 상기 아미노산 농도 데이터와 상기 췌장암의 상태를 나타내는 지표에 관한 췌장암 상태 지표 데이터를 포함하는 상기 기억부에 기억된 췌장암 상태 정보에 기초하여, 상기 기억부에서 기억하는 상기 평가식을 작성하는 평가식 작성 수단을 추가로 구비하고, (ii) 상기 평가식 작성 수단은, 상기 췌장암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 상기 평가식의 후보인 후보식을 작성하는 후보식 작성 수단과, 상기 후보식 작성 수단으로 작성한 상기 후보식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증하는 후보식 검증 수단과, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 상기 후보식의 변수를 선택함으로써, 상기 후보식을 작성할 때에 사용하는 상기 췌장암 상태 정보에 포함되는 상기 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하는 변수 선택 수단을 추가로 구비하고, 상기 후보식 작성 수단, 상기 후보식 검증 수단 및 상기 변수 선택 수단을 반복 실행하여 축적된 상기 검증 결과에 기초하여, 복수의 상기 후보식 중에서 상기 평가식으로서 채용하는 상기 후보식을 선출함으로써, 상기 평가식을 작성하는 것을 특징으로 해도 좋다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 방법은, 제어부와 기억부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행되는, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 방법으로서, 상기 제어부에 있어서 실행되는, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득된 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 프로그램은, 제어부와 기억부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행시키기 위한, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 프로그램으로서, 상기 제어부에 있어서 실행시키기 위한, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득된 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 기억 매체는, 일시적이 아닌 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 정보 처리 장치에 상기 췌장암 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 시스템은, 제어부와 기억부를 구비하고, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 장치와, 제어부를 구비하고, 아미노산의 농도값에 관한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 췌장암 평가 시스템으로서, 상기 정보 통신 단말 장치의 상기 제어부는, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 상기 췌장암 평가 장치로 송신하는 아미노산 농도 데이터 송신 수단과, 상기 췌장암 평가 장치로부터 송신된, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 평가 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 췌장암 평가 장치의 상기 제어부는, 상기 정보 통신 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과, 상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 정보 통신 단말 장치로 송신하는 평가 결과 송신 수단을, 구비하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 정보 통신 단말 장치는, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비하고, 아미노산의 농도값에 관한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치로서, 상기 제어부는, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 상기 췌장암 평가 장치로 송신하는 아미노산 농도 데이터 송신 수단과, 상기 췌장암 평가 장치로부터 송신된, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 평가 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 평가 결과는, 상기 췌장암 평가 장치가, 상기 정보 통신 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하고, 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 췌장암 평가 장치에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한 결과이고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 정보 통신 단말 장치는, 제어부를 구비하고, 아미노산의 농도값에 관한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치로서, 상기 제어부는, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 평가 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 평가 결과는, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한 결과이고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 장치는, 아미노산의 농도값에 관한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부와 기억부를 구비하고, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 장치로서, 상기 제어부는, 상기 정보 통신 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과, 상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 상기 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 상기 정보 통신 단말 장치로 송신하는 평가 결과 송신 수단을 구비하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암의 예방·개선 물질의 탐색 방법은, 1개 또는 복수의 물질로 이루어지는 원하는 물질군이 투여된 평가 대상으로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 취득하는 취득 스텝과, 상기 취득 스텝에서 취득한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터, 및 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝과, 상기 평가 스텝에서 얻어진 평가 결과를 사용하여, 상기 원하는 물질군이 췌장암을 예방시키는 것 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 것인지 여부를 판정하는 판정 스텝을 포함하고, 상기 아미노산 농도 데이터에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있고, 상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 평가 대상으로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터(Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln으로 구성되는 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 것)를 취득하고, 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것)을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다. 또한, 이 정보의 신뢰성 향상과, 이용자에게 가해지는 다양한 부담(예를 들면, 정신적 부담, 신체적 부담, 시간적 부담, 또는 금전적 부담 등)의 경감을 양립하여 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 췌장암의 상태란, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 말하며, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가하는 것이다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분과, 1개 또는 복수의 임계값이 미리 설정되어 있고, 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가한다란, 식의 값 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하는 것이다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 복수의 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 뿐만 아니라 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 복수의 구분에는, 구분 X 및 구분 Y가 포함되어 있다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 구분 Y는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 췌장암 이외의 암(예를 들면, 폐암, 대장암, 전립선암, 유방암, 위암, 자궁암(자궁경부암, 자궁체암), 난소암 등)에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분, 또는, 건상일 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상/타암 구분이다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 또는, 건상인지 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 구분 Y에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분이 포함되어 있다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 상기의 식은, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나이다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 식의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정하는 것이라도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자(예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 식의 값 또는 변환후의 값을 취득할 수 있는 범위 또는 당해 범위의 일부분에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등) 위에 있어서의, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시(예를 들면, 동그라미표, 별표 등)의 위치에 관한 위치 정보를, 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값을 사용하여 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 복수의 구분은 구분 X와 구분 Y이며, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 상기의 식을 제1 식으로 하고, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 제1 식과는 상이한 제2 식이 추가로 미리 설정되어 있고, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, (i) 구분 Y에는 건상 구분 및 타암 구분이 포함되어 있고, (ii) 제1 식은, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 제2 식은, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, (iii) 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 평가 대상과 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 구분 Y로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 여부를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 평가 대상을, 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상일 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 평가 대상을, 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 평가 대상을, 구분 X 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상 또는 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 구분 Y에는 건상 구분 및 타암 구분이 포함되어 있고, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

본 발명에 의하면, 상기의 식을 제1 식으로 하고, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 제1 식과는 상이한 제2 식이 추가로 미리 설정되어 있고, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타난다.

본 발명에 의하면, (i) 제1 식은, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, 제2 식은, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것이며, (ii) 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류되고, 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 아미노산 농도 데이터와 췌장암의 상태를 나타내는 지표에 관한 췌장암 상태 지표 데이터를 포함하는 미리 기억부에 기억된 췌장암 상태 정보에 기초하여, 평가식을 작성해도 좋다. 구체적으로는, (i) 췌장암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 후보식을 작성하고, (ii) 작성한 후보식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증하고, (iii) 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하고, (iv) (i), (ii) 및 (iii)을 반복 실행하여 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가식으로서 채용할 후보식을 선출함으로써, 평가식을 작성해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 평가하는데 최적인 평가식을 작성할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 1개 또는 복수의 물질로 이루어지는 원하는 물질군이 투여된 평가 대상으로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 것)를 취득하고, 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것)을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하고, 얻어진 평가 결과를 사용하여, 원하는 물질군이 췌장암을 예방시키는 것 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 것인지 여부를 판정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 췌장암의 평가 방법을 응용하여, 췌장암을 예방시키는 물질 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 물질에 관한 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다. 또한, 이 정보의 신뢰성 향상과, 이용자에게 가해지는 다양한 부담의 경감을 양립하여 실현할 수 있다, 라는 효과를 나타낸다. 또한, 췌장암에 이환되어 있는 개체에 있어서의 아미노산의 농도값의 변동 패턴에 관한 전형적인 데이터 및 췌장암의 상태를 평가하는데 적합한 식을 사용함으로써, 췌장암의 진행 상태를 일부 반영한 기존의 동물 모델을 선택하거나 임상으로 조기에 유효한 약물을 선택하거나 하는 것이 가능해진다.

또한, 본 발명에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 본 발명에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도값 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 본 발명에서는, 상기의 식에는, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다. 또한, 본 발명에서는, 상기의 식에는, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다.

1. 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당질·지질 등), 단백질, 펩티드, 미네랄, 호르몬 등의 농도값

2. 혈중 종양 마커(CA19-9, CEA, CA125, SPan-1, DUPAN-2, SLX, SCC, CYFRA, ProGRP, p53, 엘라스타제 등)의 값

3. 알부민, 총 단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총 빌리루빈, 요산 등의 혈액 검사값

4. 초음파 에코, X선, CT, MRI 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값

5. 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 병력 정보, 질환력 정보(당뇨병, 췌장염 등) 등의 생체 지표에 관한 값

[도 1] 도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
[도 2] 도 2는 제1 실시형태에 따르는 췌장암의 평가 방법의 일례를 도시하는 플로우 차트이다.
[도 3] 도 3은 제2 실시형태의 기본 원리를 나타내는 원리 구성도이다.
[도 4] 도 4는 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 5] 도 5는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다.
[도 6] 도 6은 본 시스템의 췌장암 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
[도 7] 도 7은 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 8] 도 8은 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 9] 도 9는 췌장암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 10] 도 10은 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 11] 도 11은 후보식 파일(106e1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 12] 도 12는 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 13] 도 13은 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 14] 도 14는 평가식 파일(106e4)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 15] 도 15는 평가 결과 파일(106f)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
[도 16] 도 16은 평가식 작성부(102h)의 구성을 도시하는 블록도이다.
[도 17] 도 17은 평가부(102i)의 구성을 도시하는 블록도이다.
[도 18] 도 18은 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
[도 19] 도 19는 본 시스템의 데이터 베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
[도 20] 도 20은 본 시스템에서 실시하는 췌장암 평가 서비스 처리의 일례를 도시하는 플로우 차트이다.
[도 21] 도 21은 본 시스템의 췌장암 평가 장치(100)에서 실시하는 평가식 작성 처리의 일례를 도시하는 플로우 차트이다.

이하에, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법의 실시형태(제1 실시형태), 및, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 기록 매체, 췌장암 평가 시스템 및 정보 통신 단말 장치의 실시형태(제2 실시형태)를, 도면에 기초하여 상세하게 설명한다. 한편, 본 발명은 이들 실시형태에 의해 한정되는 것은 아니다.

[제1 실시형태]

[1-1. 제1 실시형태의 개요]

여기서는, 제1 실시형태의 개요에 관해서 도 1을 참조하여 설명한다. 도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

우선, 평가 대상(예를 들면, 동물이나 인간 등의 개체)으로부터 채취한 혈액(예를 들면, 혈장, 혈청 등을 포함) 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터(Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln으로 구성되는 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 것)를 취득한다(스텝 S11).

또한, 스텝 S11에서는, 예를 들면, 아미노산 농도값 측정을 실시하는 기업 등이 측정한 아미노산 농도 데이터를 취득해도 좋고, 또한, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터, 예를 들면, 이하의 (A) 또는 (B) 등의 측정 방법으로 아미노산의 농도값을 측정함으로써 아미노산 농도 데이터를 취득해도 좋다. 여기서, 아미노산의 농도값의 단위는, 예를 들면, 몰 농도나 중량 농도, 이들 농도에 임의의 상수를 가감승제(加減乘除)함으로써 얻어지는 것이라도 좋다.

(A) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리하였다. 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존하였다. 아미노산 농도값 측정시에는, 아세토니트릴을 첨가하여 제단백 처리를 실시한 후, 표식 시약(3-아미노피리딜-N-하이드록시석신이미딜카르바메이트)을 사용하여 프레칼럼 유도체화를 실시하고, 그리고, 액체 크로마토그래프 질량 분석계(LC/MS)에 의해 아미노산 농도값을 분석하였다(국제공개 제2003/069328호, 국제공개 제2005/116629호를 참조).

(B) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리하였다. 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존하였다. 아미노산 농도값 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하여 제단백 처리를 실시한 후, 닌히드린 시약을 사용한 포스트칼럼 유도체화법을 원리로 한 아미노산 분석계에 의해 아미노산 농도값을 분석하였다.

다음에, 스텝 S11에서 취득한 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값을, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 평가값으로서 사용하여, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다(스텝 S12). 또한, 스텝 S12를 실행하기 전에, 스텝 S11에서 취득한 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거해도 좋다.

이상, 제1 실시형태에 의하면, 스텝 S11에서는 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 취득하고, 스텝 S12에서는, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값을 평가값으로서 사용하여, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다. 또한, 이 정보의 신뢰성 향상과, 이용자에게 가해지는 다양한 부담(예를 들면, 정신적 부담, 신체적 부담, 시간적 부담, 또는 금전적 부담 등)의 경감을 양립하여 실현할 수 있다.

여기서, 췌장암의 상태란, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 말하는 것이라도 좋고, 또한, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가하는 것이라도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 스텝 S12에서는, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 농도값을 예를 들면, 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 스텝 S12에서는, 농도값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

농도값을 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면, 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록, 예를 들면, 농도값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 또한, 농도값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 프로비트 변환, 또는 역수 변환 등)으로 변환하거나, 또는, 농도값에 대해 이들 계산을 조합하여 실시하거나 함으로써, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 농도값을 지수로 하여 네이피어수를 최저로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 췌장암에 이환되어 있을 확률 p를 정의했을 때의 자연 대수 ln (p/(1-p))가 농도값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률 p의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 농도값을 변환해도 좋다.

또한, 스텝 S12에서는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자(예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 농도값 또는 변환후의 값을 취할 수 있는 범위 또는 당해 범위의 일부분에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등) 위에 있어서의, 농도값 또는 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시(예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등)의 위치에 관한 위치 정보를, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 스텝 S12에서는, 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 설정된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것)을 사용하여, 평가식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 스텝 S12에서는, 산출한 식의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 식의 값을 예를 들면, 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 스텝 S12에서는, 식의 값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

평가식의 값을 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면, 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록, 예를 들면, 평가식의 값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 또한, 평가식의 값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 프로비트 변환, 또는 역수 변환 등)으로 변환하거나, 또한, 평가식의 값에 대해 이들 계산을 조합하여 실시하거나 함으로써, 평가식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 평가식의 값을 지수로 하고 네이피어수를 최저로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 췌장암에 이환되어 있을 확률 p를 정의했을 때의 자연 대수 ln (p/(1-p))가 평가식의 값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률 p의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 평가식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 평가식의 값을 변환해도 좋다.

또한, 스텝 S12에서는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자(예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 식의 값 또는 변환후의 값을 취할 수 있는 범위 또는 당해 범위의 일부분에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등) 위에 있어서의, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시(예를 들면, 동그라미표 또는 화살표 등)의 위치에 관한 위치 정보를, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분과, 1개 또는 복수의 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 복수의 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암(예를 들면, 폐암, 대장암, 전립선암, 유방암, 위암, 자궁암(자궁경부암, 자궁체암), 난소암 등)에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 뿐만 아니라 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 췌장암에 이환되어 있지 않은 것(예를 들면, 건상인 것, 등)이 판명되어 있는 복수의 테스트 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값으로 이루어지는 집합에 있어서, 특이도가 소정값(예를 들면, 80 또는 95 등)이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다. 또한, 이 아미노산 농도 데이터 및 평가식을 사용하여 각각의 테스트 대상별로 산출한 평가식의 복수의 값으로 이루어지는 집합에 있어서, 특이도가 소정값이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다.

또한, 췌장암에 이환되어 있는 것이 판명되어 있는 복수의 테스트 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값으로 이루어지는 집합에 있어서, 감도가 소정값(예를 들면, 80 또는 95 등)이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다. 또한, 이 아미노산 농도 데이터 및 평가식을 사용하여 각각의 테스트 대상별로 산출한 평가식의 복수의 값으로 이루어지는 집합에 있어서, 감도가 소정값이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다.

또한, 복수의 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분 X 및 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분 Y가 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분, 또는, 건상일 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상/타암 구분이 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 또는, 건상인지 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y에는, 건상 구분 및 타암 구분이 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 복수의 구분이 구분 X 및 구분 Y인 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 평가식으로서 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

구체적으로는, 구분 Y로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 두고, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 평가 대상과 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 구분 Y로 분류해도 좋다.

또한, 구분 Y로서 건상 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상일 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 건상/타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상인지 또는 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋고, 또한, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 평가식으로서 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

구체적으로는, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S12에서는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다.

또한, 평가식은, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

또한, 본 명세서에 기재된 식 외에, 본 출원인에 의한 국제 출원인 국제공개 제2008/016111호, 국제공개 제2008/075662호, 국제공개 제2008/075663호, 국제공개 제2009/099005호, 국제공개 제2009/154296호, 국제공개 제2009/154297호에 기재된 식도 평가식으로서 추가로 채용하여, 췌장암의 상태를 평가하는 것도 가능하다.

여기서, 평가식으로서 채용하는 식을, 예를 들면, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법 또는 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법으로 작성해도 좋다. 또한, 이들 방법으로 얻어진 식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도값의 단위에 의하지 않고, 당해 식을 췌장암의 상태를 평가하는데 적합하게 사용할 수 있다.

또한, 평가식으로서 채용하는 식은, 일반적으로 다변량 해석에서 사용되는 식의 형식을 의미하는 것이며, 평가식으로서 채용하는 식으로서는, 예를 들면, 분수식, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 선형 판별 함수, 마할라노비스 거리, 정준 판별 함수, 서포트 벡터 머신, 결정목, 상이한 형식의 식의 합으로 나타내는 식, 등을 들 수 있다. 여기서, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수이면 상관없으며, 보다 바람직하게는, 데이터로부터 상기의 각종 분류를 실시하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없으며, 더욱 바람직하게는, 데이터로부터 상기의 각종 분류를 실시하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값, 및 그 신뢰 구간은, 그것을 실수배한 것이라도 좋고, 상수항의 값, 및 그 신뢰 구간은, 그것에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 좋다. 로지스틱 회귀, 선형 판별, 중회귀 분석 등의 표시식을 평가식으로서 사용하는 경우, 표시식의 선형 변환(상수의 가산, 상수배) 및 단조 증가(감소)의 변환(예를 들면, logit 변환 등)은 평가 성능을 바꾸는 것이 아니라 변환전과 동등하기 때문에, 이 표시식에는, 이들 변환이 실시된 후의 것도 포함된다.

또한, 분수식이란, 당해 분수식의 분자가 아미노산 A, B, C, …의 합으로 표시되고 및/또는 당해 분수식의 분모가 아미노산 a, b, c, …의 합으로 표시되는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식 α, β, γ…의 합(예를 들면, α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산에는 각각 적당한 계수에 관해서도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산은 중복되어도 상관없다. 또한, 각 분수식에는 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 어떤 분수식과, 당해 분수식에 있어서 분자의 변수와 분모의 변수가 교체된 것에서는, 목적 변수와의 상관의 양음 부호가 대체로 역전되지만, 이들의 상관성은 유지되기 때문에, 평가 성능도 동등하다고 간주할 수 있기 때문에, 분수식에는, 분자의 변수와 분모의 변수가 교체된 것도 포함된다.

그리고, 제1 실시형태에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 제1 실시형태에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도값 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 제1 실시형태에서는, 평가식으로서 채용하는 식에는, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다. 또한, 제1 실시형태에서는, 평가식으로서 채용하는 식에는, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다.

1. 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩티드, 미네랄, 호르몬 등의 농도값

2. 혈중 종양 마커(CA19-9, CEA, CA125, SPan-1, DUPAN-2, SLX, SCC, CYFRA, ProGRP, p53, 엘라스타제 등)의 값

3. 알부민, 총 단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총 빌리루빈, 요산 등의 혈액 검사값

4. 초음파 에코, X선, CT, MRI 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값

5. 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족 병력 정보, 질환력 정보(당뇨병, 췌장염 등) 등의 생체 지표에 관한 값

또한, 스텝 S11을 실행하기 전에, 평가 대상에 1개 또는 복수의 물질로 이루어지는 원하는 물질군을 투여하고, 이 평가 대상으로부터 혈액을 채취해 두고, 스텝 S11에서, 이 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 취득하는 경우, 스텝 S12에서 얻어진 평가 결과를 사용하여, 투여한 물질군이, 췌장암을 예방시키는 것 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 것인지 여부를 판정함으로써, 췌장암을 예방시키는 물질 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 물질을 탐색해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 췌장암의 평가 방법을 응용하여, 췌장암을 예방시키는 물질 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 물질에 관한 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 스텝 S11을 실행하기 전에, 예를 들면, 인간에게 투여 가능한 기존의 약물·아미노산·식품·서플리먼트를 적절히 조합한 것(예를 들면, 췌장암의 예방 또는 개선에 효과가 있는 것이 알려져 있는 약물(예를 들면, 겜시타빈, 엘로티닙, TS-1 등) 등을 적절히 조합한 것)을, 소정의 기간(예를 들면, 1일에서 12개월의 범위)에 걸쳐, 소정량씩 소정의 빈도·타이밍(예를 들면, 1일 3회·식후)으로, 소정의 투여 방법(예를 들면, 경구 투여)에 의해 투여해도 좋다. 여기서, 투여 방법이나 용량, 제형은, 병상에 따라 적절히 조합해도 좋다. 또한, 제형은, 공지의 기술에 기초하여 결정해도 좋다. 또한, 용량은, 특별히 규정은 없지만, 예를 들면, 유효 성분으로서 1㎍에서 100g을 함유한 형태로 부여해도 좋다.

또한, 투여한 물질군이 췌장암을 예방시키는 것 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 것이라는 판정 결과가 얻어진 경우에는, 투여한 물질군이, 췌장암을 예방시키는 물질 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 물질로서 탐색되어도 좋다. 또한, 이 탐색 방법에 의해 탐색된 물질군으로서, 예를 들면, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산을 함유하는 아미노산군을 들 수 있다.

또한, 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산을 함유하는 아미노산군의 농도값이나 평가식의 값을 정상화시키는 물질을, 제1 실시형태의 췌장암의 평가 방법이나 제2 실시형태의 췌장암 평가 장치를 사용하여 선택할 수 있다.

또한, 췌장암을 예방시키는 물질 또는 췌장암의 상태를 개선시키는 물질을 탐색한다란, 췌장암의 예방·개선에 유효한 신규 물질을 밝혀내는 것뿐만 아니라, 공지 물질의 췌장암의 예방·개선 용도를 신규로 밝혀내는 것과, 췌장암의 예방·개선에 유효성을 기대할 수 있는 기존의 약제·서플리먼트 등을 조합한 신규 조성물을 밝혀내는 것과, 상기한 적절한 용법·용량·조합을 밝혀내고, 그것을 키트로 하는 것과, 식사·운동 등도 포함한 예방·치료 메뉴를 제시하는 것과, 당해 예방·치료 메뉴의 효과를 모니터링하고, 필요에 따라 개인별로 메뉴의 변경을 제시하는 것 등이 포함된다.

[1-2. 제1 실시형태의 구체예]

여기서는, 제1 실시형태의 구체예에 관해서 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는, 제1 실시형태의 구체예를 설명하기 위한 플로우 차트이다.

우선, 동물이나 인간 등의 개체로부터 채취한 혈액 중의 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 것)를 취득한다(스텝 SA11). 또한 스텝 SA11에서는, 예를 들면, 아미노산 농도값 측정을 실시하는 기업 등이 측정한 아미노산 농도 데이터를 취득해도 좋고, 또한, 개체로부터 채취한 혈액으로부터 예를 들면, 상기한 (A) 또는 (B) 등의 측정 방법으로 아미노산의 농도값을 측정함으로써 아미노산 농도 데이터를 취득해도 좋다.

다음에, 스텝 SA11에서 취득한 개체의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거한다(스텝 SA12).

다음에, 스텝 SA12에서 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터가 제거된 개체의 아미노산 농도 데이터, 및, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 평가식으로서 미리 설정된 식을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 산출한 식의 값(평가값) 및 미리 설정된 임계값을 사용하여, 이하의 1.에서 6.의 분류 중 어느 하나를 실행한다(스텝 SA13).

1. 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분(단, 복수의 구분에는, 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있어도 좋다.)과, 1개 또는 복수의 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류한다.

2. 췌장암 구분 및 비췌장암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 비췌장암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 미리 설정해 둔 경우, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 비췌장암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 비췌장암 구분으로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 두고, 제1 식으로서, 대상을 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 췌장암 구분인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체를, 다시 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 개체와 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 비췌장암 구분으로 분류해도 좋다. 또한, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 췌장암 구분으로 분류되게 된다.

3. 췌장암 구분 및 건상 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 식의 값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류한다.

4. 췌장암 구분 및 타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 식의 값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

5. 췌장암 구분 및 건상/타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 식의 값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

6. 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 식의 값 및 임계값을 사용하여, 개체를, 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 미리 설정해 둔 경우, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 제1 식으로서, 대상을 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 췌장암 구분인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체를, 다시 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다. 또한, 제1 식의 값을 사용하여 건상 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 건상 구분으로 분류되고, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 췌장암 구분으로 분류되게 된다.

[제2 실시형태]

[2-1. 제2 실시형태의 개요]

여기서는, 제2 실시형태의 개요에 관해서 도 3을 참조하여 설명한다. 도 3은 제2 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

제어부는, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 평가 대상(예를 들면, 동물이나 인간 등의 개체)의 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln으로 구성되는 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값, 및, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 기억부에 기억된, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식(상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것)을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다(스텝 S21).

이상, 제2 실시형태에 의하면, 스텝 S21에서는, 평가 대상의 아미노산 농도 데이터, 및, 평가식으로서 기억부에 기억된 식을 사용하여, 평가식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다. 또한, 이들 정보의 신뢰성 향상과, 이용자에게 가해지는 다양한 부담(예를 들면, 정신적 부담, 신체적 부담, 시간적 부담, 또는 금전적 부담 등)의 경감을 양립하여 실현할 수 있다.

여기서, 췌장암의 상태란, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 말하는 것이라도 좋고, 또한, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가하는 것이라도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 스텝 S21에서는, 산출한 식의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 식의 값을 예를 들면, 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

평가식의 값을 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면, 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록, 예를 들면, 평가식의 값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 또한, 평가식의 값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 프로비트 변환, 또는 역수 변환 등)으로 변환하거나, 또한, 평가식의 값에 대해 이들의 계산을 조합하여 실시하거나 함으로써, 평가식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 평가식의 값을 지수로 하고 네이피어수를 최저로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 췌장암에 이환되어 있을 확률 p를 정의했을 때의 자연 대수 ln (p/(1-p))가 평가식의 값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률 p의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 평가식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 평가식의 값을 변환해도 좋다.

또한, 스텝 S21에서는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자(예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 식의 값 또는 변환후의 값을 취할 수 있는 범위 또는 당해 범위의 일부분에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등) 위에 있어서의, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시(예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등)의 위치에 관한 위치 정보를, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분과, 1개 또는 복수의 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 복수의 구분에는, 대상이 췌장암이 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암(예를 들면, 폐암, 대장암, 전립선암, 유방암, 위암, 자궁암(자궁경부암, 자궁체암), 난소암 등)에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 뿐만 아니라 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 췌장암에 이환되어 있지 않은 것(예를 들면, 건상인 것, 등)이 판명되어 있는 복수의 테스트 대상의 아미노산 농도 데이터 및 평가식을 사용하여 각각의 테스트 대상별로 산출한 평가식의 복수의 값으로 이루어지는 집합에 있어서, 특이도가 소정값(예를 들면, 80 내지 95 등)이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다.

또한, 췌장암에 이환되어 있는 것이 판명되어 있는 복수의 테스트 대상의 아미노산 농도 데이터 및 평가식을 사용하여 각각의 테스트 대상별로 산출한 평가식의 복수의 값으로 이루어지는 집합에 있어서, 감도가 소정값(예를 들면, 80 또는 95 등)이 될 때의 경계값을, 임계값으로서 설정해도 좋다.

또한, 복수의 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분 X 및 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분 Y가 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분, 또는, 건상일 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상/타암 구분이 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 또는, 건상인지 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y에는, 건상 구분 및 타암 구분이 포함되어 있어도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 뿐만 아니라, 건상일 가능성이 높은지, 및, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 복수의 구분이 구분 X 및 구분 Y인 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 평가식으로서 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

구체적으로는, 구분 Y로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 두고, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 평가 대상과 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 구분 Y로 분류해도 좋다.

또한, 구분 Y로서 건상 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상일 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 건상/타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을 구분 X 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상인지 또는 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 구분 Y로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값, 및 임계값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는, 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 평가식으로서 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 평가 대상을, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

구체적으로는, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 스텝 S21에서는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 평가 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 제2 식의 값을 산출하고, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 평가 대상을, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 평가 대상을 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다.

또한, 평가식은, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 좋다. 이것에 의해, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 정보의 더욱 신뢰성 향상을 실현할 수 있다.

또한, 본 명세서에 기재된 식 외에, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2008/016111호, 국제공개 제2008/075662호, 국제공개 제2008/075663호, 국제공개 제2009/099005호, 국제공개 제2009/154296호, 국제공개 제2009/154297호에 기재된 식도 추가로 채용하여, 췌장암의 상태를 평가하는 것도 가능하다.

여기서, 평가식으로서 채용하는 식을, 예를 들면, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법 또는 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법으로 작성해도 좋다. 또한, 이들 방법으로 얻어진 식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도값의 단위에 의하지 않고, 당해 식을 췌장암의 상태를 평가하는데 적합하게 사용할 수 있다.

또한, 평가식으로서 채용하는 식은, 일반적으로 다변량 해석에서 사용되는 식의 형식을 의미하는 것이며, 평가식으로서 채용하는 식으로서는, 예를 들면, 분수식, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 선형 판별 함수, 마할라노비스 거리, 정준 판별 함수, 서포트 벡터 머신, 결정목, 상이한 형식의 식의 합으로 나타내는 식, 등을 들 수 있다. 여기서, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수이면 상관없으며, 보다 바람직하게는, 데이터로부터 상기의 각종 분류를 실시하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없으며, 더욱 바람직하게는, 데이터로부터 상기의 각종 분류를 실시하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값, 및 그 신뢰 구간은, 그것을 실수배한 것이라도 좋고, 상수항의 값, 및 그 신뢰 구간은, 그것에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 좋다. 로지스틱 회귀, 선형 판별, 중회귀 분석 등의 표시식을 평가식으로서 사용하는 경우, 표시식의 선형 변환(상수의 가산, 상수배) 및 단조 증가(감소)의 변환(예를 들면, logit 변환 등)은 평가 성능을 바꾸는 것이 아니며 변환전과 동등하기 때문에, 이러한 표시식에는, 이들 변환이 실시된 후의 것도 포함된다.

또한, 분수식이란, 당해 분수식의 분자가 아미노산 A, B, C, …의 합으로 표시되고 및/또는 당해 분수식의 분모가 아미노산 a, b, c, …의 합으로 표시되는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식 α, β, γ…의 합(예를 들면, α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산에는 각각 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산은 중복되어도 상관없다. 또한, 각 분수식에 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 어떤 분수식과, 당해 분수식에 있어서 분자의 변수와 분모의 변수가 교체된 것에서는, 목적 변수와의 상관의 양음 부호가 대체로 역전되지만, 이들의 상관성은 유지되기 때문에, 평가 성능도 동등하다고 간주할 수 있기 때문에, 분수식에는, 분자의 변수와 분모의 변수가 교체된 것도 포함된다.

그리고, 제2 실시형태에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 제2 실시형태에서는, 췌장암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도값 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 제2 실시형태에서는, 평가식으로서 채용하는 식에는, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다. 또한, 제2 실시형태에서는, 평가식으로서 채용하는 식에는, 아미노산의 농도값이 대입되는 변수 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 포함되어 있어도 좋다.

1. 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩티드, 미네랄, 호르몬 등의 농도값

2. 혈중 종양 마커(CA19-9, CEA, CA125, SPan-1, DUPAN-2, SLX, SCC, CYFRA, ProGRP, p53, 엘라스타제 등)의 값

3. 알부민, 총 단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총 빌리루빈, 요산 등의 혈액 검사값

4. 초음파 에코, X선, CT, MRI 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값

5. 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 병력 정보, 질환력 정보(당뇨병, 췌장염 등) 등의 생체 지표에 관한 값

여기서, 평가식 작성 처리(공정 1 내지 공정 4)의 개요에 관해서 상세하게 설명한다. 한편, 여기서 설명하는 처리는 어디까지나 일례이며, 평가식의 작성 방법은 이것으로 한정되지 않는다.

우선, 제어부는, 아미노산 농도 데이터와 췌장암의 상태를 나타내는 지표에 관한 췌장암 상태 지표 데이터를 포함하는 미리 기억부에 기억된 췌장암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 평가식의 후보인 후보식(예를 들면, y=a₁x₁+a₂x₂+…+a_nx_n, y: 췌장암 상태 지표 데이터, x_i: 아미노산 농도 데이터, a_i: 상수, i=1, 2, …n)을 작성한다(공정 1). 한편, 사전에, 췌장암 상태 정보로부터 결손값이나 벗어난 값 등을 갖는 데이터를 제거해도 좋다.

또한, 공정 1에 있어서, 췌장암 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 중회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것을 포함한다.)을 병용하여 복수의 후보식을 작성해도 좋다. 구체적으로는, 다수의 건상군 및 췌장암군으로부터 얻은 혈액을 분석하여 얻은 아미노산 농도 데이터 및 췌장암 상태 지표 데이터로 구성되는 다변량 데이터인 췌장암 상태 정보에 대해, 복수의 상이한 알고리즘을 이용하여 복수의 후보식을 동시 병행적으로 작성해도 좋다. 예를 들면, 상이한 알고리즘을 이용하여 판별 분석 및 로지스틱 회귀 분석을 동시에 실시하여, 2개의 상이한 후보식을 작성해도 좋다. 또한, 주성분 분석을 실시하여 작성한 후보식을 이용하여 췌장암 상태 정보를 변환하고, 변환한 췌장암 상태 정보에 대해 판별 분석을 실시함으로써 후보식을 작성해도 좋다. 이것에 의해, 최종적으로, 최적의 평가식을 작성할 수 있다.

여기서, 주성분 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 아미노산 농도 데이터의 분산을 최대로 하는 각 아미노산 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, 판별 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 각 그룹 내의 분산의 합의 모든 아미노산 농도 데이터의 분석에 대한 비를 최소로 하는 각 아미노산 변수를 포함하는 고차식(지수나 대수를 포함한다)이다. 또한, 서포트 벡터 머신을 사용하여 작성한 후보식은, 그룹간의 경계를 최대로 하는 각 아미노산 변수를 포함하는 고차식(커넬 함수를 포함한다)이다. 또한, 중회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 아미노산 농도 데이터로부터의 거리의 합을 최소로 하는 각 아미노산 변수를 포함하는 고차식이다. 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 확률의 대수 오즈를 나타내는 선형 모델이고, 그 확률의 우도(尤度)를 최대로 하는 각 아미노산 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, k-means법이란, 각 아미노산 농도 데이터의 k개 근방을 탐색하고, 근방점이 속하는 그룹 중에서 가장 많은 것을 그 데이터의 소속 그룹이라고 정의하고, 입력된 아미노산 농도 데이터가 속하는 그룹이라고 정의된 그룹이 가장 합치하는 아미노산 변수를 선택하는 수법이다. 또한, 클러스터 해석이란, 모든 아미노산 농도 데이터 중에서 가장 가까운 거리에 있는 점끼리를 클러스터링(그룹화)하는 수법이다. 또한, 결정목이란, 아미노산 변수에 서열을 붙여, 서열이 상위인 아미노산 변수가 취할 수 있는 패턴으로부터 아미노산 농도 데이터의 그룹을 예측하는 수법이다.

평가식 작성 처리의 설명으로 되돌아가, 제어부는, 공정 1에서 작성한 후보식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)한다(공정 2). 후보식의 검증은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 실시한다.

한편, 공정 2에 있어서, 부트스트랩법이나 홀드아웃법, N-폴드법, 리브원아웃법 등 중 적어도 1개에 기초하여 후보식의 판별율이나 감도, 특이도, 정보량 기준, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적) 등 중 적어도 1개에 관해서 검증해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암 상태 정보나 평가 조건을 고려한 예측성 또는 완건성(頑建性)이 높은 후보식을 작성할 수 있다.

여기서, 판별율이란, 전체 입력 데이터 중에서, 본 실시형태에서 평가한 췌장암의 상태가 정확한 비율이다. 또한, 감도란, 입력 데이터에 기재된 췌장암의 상태로 되어 있는 것 중에서, 본 실시형태에서 평가한 췌장암의 상태가 정확한 비율이다. 또한, 특이도란, 입력 데이터에 기재된 췌장암의 상태가 정상으로 되어 있는 것 중에서, 본 실시형태에서 평가한 췌장암의 상태가 정확한 비율이다. 또한, 정보량 기준이란, 공정 1에서 작성한 후보식의 아미노산 변수의 수와, 본 실시형태에서 평가한 췌장암의 상태 및 입력 데이터에 기재된 췌장암의 상태의 차이를 더한 것이다. 또한, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적)는, 2차원 좌표 위에 (x,y)=(1-특이도, 감도)를 플롯하여 작성되는 곡선인 수신자 특성 곡선(ROC)의 곡선하면적으로서 정의되고, ROC_AUC의 값은 완전한 판별에서는 1이 되고, 이 값이 1에 가까울 수록 판별성이 높은 것을 나타낸다. 또한, 예측성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별율이나 감도, 특이성을 평균한 것이다. 또한, 완건성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별율이나 감도, 특이성의 분산이다.

평가식 작성 처리의 설명으로 되돌아가, 제어부는, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택한다(공정 3). 아미노산 변수의 선택은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 실시해도 좋다. 이것에 의해, 후보식의 아미노산 변수를 적절히 선택할 수 있다. 그리고, 공정 3에서 선택한 아미노산 농도 데이터를 포함하는 췌장암 상태 정보를 사용하여 다시 공정 1을 실행한다.

또한, 공정 3에 있어서, 공정 2에서의 검증 결과로부터 스텝 와이즈법, 베스트 패스법, 근방 탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하여 후보식의 아미노산 변수를 선택해도 좋다.

여기서, 베스트 패스법이란, 후보식에 포함되는 아미노산 변수를 1개씩 순차 감소시켜 가서, 후보식이 부여하는 평가 지표를 최적화함으로써 아미노산 변수를 선택하는 방법이다.

평가식 작성 처리의 설명으로 되돌아가, 제어부는, 상기한 공정 1, 공정 2 및 공정 3을 반복하여 실행하고, 이것에 의해 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가식으로서 채용할 후보식을 선출함으로써, 평가식을 작성한다(공정 4). 또한, 후보식의 선출에는, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이상, 설명한 바와 같이, 평가식 작성 처리에서는, 췌장암 상태 정보에 기초하여, 후보식의 작성, 후보식의 검증 및 후보식의 변수의 선택에 관한 처리를 일련의 흐름으로 체계화(시스템화)하여 실행함으로써, 췌장암의 상태의 평가에 최적인 평가식을 작성할 수 있다. 환언하면, 평가식 작성 처리에서는, 아미노산 농도를 다변량의 통계 해석에 사용하여, 최적으로 강건한 변수 세트를 선택하기 위해 변수 선택법과 크로스 배리에이션을 조합하여, 평가 성능이 높은 평가식을 추출한다. 평가식으로서는, 로지스틱 회귀, 선형 판별, 서포트 벡터 머신, 마할라노비스 거리법, 중회귀 분석, 클러스터 해석, Cox 비례 해저드 모델 등을 사용할 수 있다.

[2-2. 제2 실시형태의 구성]

여기서는, 제2 실시형태에 따르는 췌장암 평가 시스템(이하에서는 본 시스템이라고 기재하는 경우가 있다)의 구성에 관해서, 도 4에서 도 19를 참조하여 설명한다. 한편, 본 시스템은 어디까지나 일례이며, 본 발명은 이것으로 한정되지 않는다.

우선, 본 시스템의 전체 구성에 관해서 도 4 및 도 5를 참조하여 설명한다. 도 4는 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다. 또한, 도 5는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다. 본 시스템은, 도 4에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 췌장암 평가 장치(100)와, 아미노산의 농도값에 관한 개체의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 클라이언트 장치(200)(본 발명의 정보 통신 단말 장치에 상당)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있다.

또한, 본 시스템은, 도 5에 도시하는 바와 같이, 췌장암 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200) 외에, 췌장암 평가 장치(100)에서 평가식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보나, 췌장암의 상태를 평가할 때에 사용하는 평가식 등을 저장한 데이터 베이스 장치(400)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어도 좋다. 이것에 의해, 네트워크(300)를 개재하여, 췌장암 평가 장치(100)로부터 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로, 또는 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로부터 췌장암 평가 장치(100)로, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 되는 정보 등이 제공된다. 여기서, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 되는 정보란, 예를 들면, 인간을 포함하는 생물의 췌장암의 상태에 관한 특정한 항목에 관해서 측정한 값에 관한 정보 등이다. 또한, 췌장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 되는 정보는, 췌장암 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200)나 다른 장치(예를 들면, 각종 계측 장치 등)에서 생성되고, 주로 데이터 베이스 장치(400)에 축적된다.

다음에, 본 시스템의 췌장암 평가 장치(100)의 구성에 관해서 도 6에서 도 17을 참조하여 설명한다. 도 6은, 본 시스템의 췌장암 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이고, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

췌장암 평가 장치(100)는, 당해 췌장암 평가 장치를 통괄적으로 제어하는 CPU 등의 제어부(102)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회선을 개재하여 당해 췌장암 평가 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(104)와, 각종 데이터 베이스나 테이블이나 파일 등을 저장하는 기억부(106)와, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속하는 입출력 인터페이스부(108)로 구성되어 있고, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 여기서, 췌장암 평가 장치(100)는, 각종 분석 장치(예를 들면, 아미노산 애널라이저 등)와 동일 하우징으로 구성되어도 좋다.

기억부(106)는, 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하드디스크와 같은 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(106)에는, OS(Operating System)와 협동하여 CPU에 명령을 주어 각종 처리를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 기억부(106)는, 도시하는 바와 같이, 이용자 정보 파일(106a)과, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)과, 췌장암 상태 정보 파일(106c)과, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)과, 평가식 관련 정보 데이터 베이스(106e)와, 평가 결과 파일(106f)을 저장한다.

이용자 정보 파일(106a)은, 이용자에 관한 이용자 정보를 저장한다. 도 7은, 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보는, 도 7에 도시하는 바와 같이, 이용자를 일의적으로 식별하기 위한 이용자 ID와, 이용자가 정당한 자인지 여부의 인증을 실시하기 위한 이용자 패스워드와, 이용자의 성명과, 이용자가 소속되는 소속처를 일의적으로 식별하기 위한 소속처 ID와, 이용자가 소속되는 소속처 부문을 일의적으로 식별하기 위한 부문 ID와, 부문명과, 이용자의 전자 메일 어드레스를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)은, 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 저장한다. 도 8은, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 아미노산 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 8에서는, 아미노산 농도 데이터를 수치, 즉 연속 척도로서 취급하고 있는데, 아미노산 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 한편, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다. 또한, 아미노산 농도 데이터에, 상기 19종의 아미노산 이외의 아미노산의 농도값이나, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하의 1.에서 5.에 열거된 값 등)을 조합해도 좋다.

1. 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩티드, 미네랄, 호르몬 등의 농도값

2. 혈중 종양 마커(CA19-9, CEA, CA125, SPan-1, DUPAN-2, SLX, SCC, CYFRA, ProGRP, p53, 엘라스타제 등)의 값

3. 알부민, 총 단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총 빌리루빈, 요산 등의 혈액 검사값

4. 초음파 에코, X선, CT, MRI 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값

5. 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 병력 정보, 질환력 정보(당뇨병, 췌장염 등) 등의 생체 지표에 관한 값

도 6으로 되돌아가, 췌장암 상태 정보 파일(106c)은, 평가식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보를 저장한다. 도 9는, 췌장암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 췌장암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 췌장암의 상태를 나타내는 지표(지표 T₁, 지표 T₂, 지표 T₃…)에 관한 췌장암 상태 지표 데이터(T)와, 아미노산 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 9에서는, 췌장암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터를 수치(즉 연속 척도)로서 취급하고 있지만, 췌장암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다. 또한, 췌장암 상태 지표 데이터는, 췌장암의 상태의 마커가 되는 기지의 단일 상태 지표이고, 수치 데이터를 사용해도 좋다.

도 6으로 되돌아가, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)은, 후술하는 췌장암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 췌장암 상태 정보를 저장한다. 도 10은, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보는, 도 10에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 지정한 췌장암 상태 지표 데이터와, 지정한 아미노산 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 평가식 관련 정보 데이터 베이스(106e)는, 후술하는 후보식 작성부(102h1)에서 작성한 후보식을 저장하는 후보식 파일(106e1)과, 후술하는 후보식 검증부(102h2)에서의 검증 결과를 저장하는 검증 결과 파일(106e2)과, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 췌장암 상태 정보를 저장하는 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)과, 후술하는 평가식 작성부(102h)에서 작성한 평가식을 저장하는 평가식 파일(106e4)로 구성된다.

후보식 파일(106e1)은, 후술하는 후보식 작성부(102h1)에서 작성한 후보식을 저장한다. 도 11은, 후보식 파일(106e1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 후보식 파일(106e1)에 저장되는 정보는, 도 11에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 후보식(도 11에서는, F₁(Gly, Leu, Phe, …)이나 F₂(Gly, Leu, Phe, …), F₃(Gly, Leu, Phe, …) 등)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 검증 결과 파일(106e2)은, 후술하는 후보식 검증부(102h2)에서의 검증 결과를 저장한다. 도 12는, 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보는, 도 12에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 후보식(도 12에서는, F_k(Gly, Leu, Phe, …)이나 F_m(Gly, Leu, Phe, …), F_l(Gly, Leu, Phe, …) 등)과, 각 후보식의 검증 결과(예를 들면, 각 후보식의 평가값)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)은, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 변수에 대응하는 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 췌장암 상태 정보를 저장한다. 도 13은, 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보는, 도 13에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 후술하는 췌장암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 췌장암 상태 지표 데이터와, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 아미노산 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 평가식 파일(106e4)은, 후술하는 평가식 작성부(102h)에서 작성한 평가식을 저장한다. 도 14는, 평가식 파일(106e4)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가식 파일(106e4)에 저장되는 정보는, 도 14에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 평가식(도 14에서는, F_p(Phe, …)이나 F_p(Gly, Leu, Phe), F_k(Gly, Leu, Phe, …) 등)과, 각 식 작성 수법에 대응하는 임계값과, 각 평가식의 검증 결과(예를 들면, 각 평가식의 평가값)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 평가 결과 파일(106f)은, 후술하는 평가부(102i)에서 얻어진 평가 결과를 저장한다. 도 15는, 평가 결과 파일(106f)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가 결과 파일(106f)에 저장되는 정보는, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 미리 취득한 개체의 아미노산 농도 데이터와, 췌장암의 상태에 관한 평가 결과(예를 들면, 후술하는 산출부(102i1)에서 산출한 평가식의 값, 후술하는 변환부(102i2)에서 평가식의 값을 변환한 후의 값, 후술하는 생성부(102i3)에서 생성된 위치 정보, 또는, 후술하는 분류부(102i4)에서 얻어진 분류 결과, 등)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 되돌아가, 기억부(106)에는, 상기한 정보 이외에 기타 정보로서, Web 사이트를 클라이언트 장치(200)에 제공하기 위한 각종 Web 데이터나, CGI 프로그램 등이 기록되어 있다. Web 데이터로서는 후술하는 각종 Web 페이지를 표시하기 위한 데이터 등이 있고, 이들 데이터는 예를 들면, HTML이나 XML로 기술된 텍스트 파일로서 형성되어 있다. 또한, Web 데이터를 작성하기 위한 부품용 파일이나 작업용 파일이나 기타 일시적인 파일 등도 기억부(106)에 기억된다. 기억부(106)에는, 필요에 따라, 클라이언트 장치(200)로 송신하기 위한 음성을 WAVE 형식이나 AIFF 형식과 같은 음성 파일로 저장하거나, 정지 화면이나 동영상을 JPEG 형식이나 MPEG2 형식과 같은 화상 파일로 저장하거나 할 수 있다.

통신 인터페이스부(104)는, 췌장암 평가 장치(100)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이에 있어서의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(104)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다.

입출력 인터페이스부(108)는, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속한다. 여기서, 출력 장치(114)에는, 모니터(가정용 텔레비젼을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서는, 출력 장치(114)를 모니터(114)로서 기재하는 경우가 있다.). 입력 장치(112)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(102)는, OS(Operating System) 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(102)는, 도시하는 바와 같이, 대별하여, 요구 해석부(102a)와 열람 처리부(102b)와 인증 처리부(102c)와 전자 메일 생성부(102d)와 Web 페이지 생성부(102e)와 수신부(102f)와 췌장암 상태 정보 지정부(102g)와 평가식 작성부(102h)와 평가부(102i)와 결과 출력부(102j)와 송신부(102k)를 구비하고 있다. 제어부(102)는 데이터 베이스 장치(400)로부터 송신된 췌장암 상태 정보나 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 아미노산 농도 데이터에 대해, 결손값이 있는 데이터의 제거·벗어난 값이 많은 데이터의 제거·결손값이 있는 데이터가 많은 변수의 제거 등의 데이터 처리도 실시한다.

요구 해석부(102a)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로부터의 요구 내용을 해석하고, 그 해석 결과에 따라 제어부(102)의 각 부에 처리를 주고 받는다. 열람 처리부(102b)는, 클라이언트 장치(200)로부터의 각종 화면의 열람 요구를 수용하고, 이들 화면의 Web 데이터의 생성이나 송신을 실시한다. 인증 처리부(102c)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로부터의 인증 요구를 수용하고, 인증 판단을 실시한다. 전자 메일 생성부(102d)는, 각종 정보를 포함한 전자 메일을 생성한다. Web 페이지 생성부(102e)는, 이용자가 클라이언트 장치(200)에서 열람하는 Web 페이지를 생성한다.

수신부(102f)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로부터 송신된 정보(구체적으로는, 아미노산 농도 데이터나 췌장암 상태 정보, 평가식 등)를, 네트워크(300)를 개재하여 수신한다. 췌장암 상태 정보 지정부(102g)는, 평가식을 작성하는데 있어서, 대상으로 하는 췌장암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터를 지정한다.

평가식 작성부(102h)는, 수신부(102f)에서 수신한 췌장암 상태 정보나 췌장암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 췌장암 상태 정보에 기초하여 평가식을 작성한다. 구체적으로는, 평가식 작성부(102h)는, 췌장암 상태 정보로부터, 후보식 작성부(102h1), 후보식 검증부(102h2) 및 변수 선택부(102h3)를 반복하여 실행시킴으로써 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가식으로서 채용할 후보식을 선출함으로써, 평가식을 작성한다.

또한, 평가식이 미리 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 경우에는, 평가식 작성부(102h)는, 기억부(106)로부터 원하는 평가식을 선택함으로써, 평가식을 작성해도 좋다. 또한, 평가식 작성부(102h)는, 평가식을 미리 저장한 다른 컴퓨터 장치(예를 들면, 데이터 베이스 장치(400))로부터 원하는 평가식을 선택하여 다운로드함으로써, 평가식을 작성해도 좋다.

여기서, 평가식 작성부(102h)의 구성에 관해서 도 16을 참조하여 설명한다. 도 16은, 평가식 작성부(102h)의 구성을 도시하는 블록도이고, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다. 평가식 작성부(102h)는, 후보식 작성부(102h1)와, 후보식 검증부(102h2)와, 변수 선택부(102h3)를 추가로 구비하고 있다. 후보식 작성부(102h1)는, 췌장암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 평가식의 후보인 후보식을 작성한다. 또한, 후보식 작성부(102h1)는, 췌장암 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 복수의 후보식을 작성해도 좋다. 후보식 검증부(102h2)는, 후보식 작성부(102h1)에서 작성한 후보식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한다. 또한, 후보식 검증부(102h2)는, 부트스트랩법, 홀드아웃법, N-폴드법, 리브원아웃법 중 적어도 하나에 기초하여 후보식의 판별율, 감도, 특이도, 정보량 기준, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적) 중 적어도 1개에 관해서 검증해도 좋다. 변수 선택부(102h3)는, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택한다. 또한, 변수 선택부(102h3)는, 검증 결과로부터 스텝 와이즈법, 베스트패스법, 근방탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하여 후보식의 변수를 선택해도 좋다.

도 6으로 되돌아가, 평가부(102i)는, 사전에 얻어진 식(예를 들면, 평가식 작성부(102h)에서 작성한 평가식, 또는, 수신부(102f)에서 수신한 평가식 등), 및, 수신부(102f)에서 수신한 개체의 아미노산 농도 데이터를 사용하여, 평가식의 값을 산출함으로써, 개체에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다.

여기서, 평가부(102i)의 구성에 관해서 도 17을 참조하여 설명한다. 도 17은, 평가부(102i)의 구성을 도시하는 블록도이고, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다. 평가부(102i)는, 산출부(102i1)와, 변환부(102i2)와, 생성부(102i3)와, 분류부(102i4)를 추가로 구비하고 있다.

산출부(102i1)는, 아미노산 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값, 및, 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는 평가식을 사용하여, 평가식의 값을 산출한다. 또한, 평가부(102i)는, 산출부(102i1)에서 산출한 평가식의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106f)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다. 또한, 평가식은, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 좋다.

변환부(102i2)는, 산출부(102i1)에서 산출한 평가식의 값을 예를 들면, 상기한 변환 수법 등으로 변환한다. 한편, 평가부(102i)는, 변환부(102i2)에서 변환한 후의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106f)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

생성부(102i3)는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 눈으로 확인 가능하게 나타나는, 췌장암의 상태를 평가하기 위한 소정의 자(예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 식의 값 또는 변환후의 값을 취할 수 있는 범위 또는 당해 범위의 일부분에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등) 위에 있어서의, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 소정의 표시(예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등)의 위치에 관한 위치 정보를, 산출부(102i1)에서 산출한 식의 값 또는 변환부(102i2)에서 변환한 후의 값을 사용하여 생성한다. 또한, 평가부(102i)는, 생성부(102i3)에서 생성된 위치 정보를 평가 결과로서 평가 결과 파일(106f)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

분류부(102i4)는, 산출부(102i1)에서 산출한 평가식의 값 또는 변환부(102i2)에서 변환한 후의 값을 사용하여, 개체를, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된, 미리 설정된 복수의 구분 중 어느 하나로 분류한다.

여기서, 복수의 구분에는, 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있어도 좋다.

또한, 복수의 구분으로서 구분 X 및 구분 Y를 미리 설정해 둔 경우, 분류부(102i4)는, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류한다. 또한, 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 미리 설정해 둔 경우, 산출부(102i1)는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를 구분 X 및 구분 Y 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 또한, 구분 Y로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 두고, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 산출부(102i1)는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 산출부(102i1)는, 제2 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 개체를, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 개체와 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 구분 Y로 분류해도 좋다.

또한, 복수의 구분으로서 구분 X 및 건상 구분을 미리 설정해 둔 경우, 분류부(102i4)는, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 복수의 구분으로서 구분 X 및 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 분류부(102i4)는, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 복수의 구분으로서 구분 X 및 건상/타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 분류부(102i4)는, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 구분 X 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 복수의 구분으로서 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 둔 경우, 분류부(102i4)는, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다. 또한, 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 미리 설정해 둔 경우, 산출부(102i1)는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를, 구분 X, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 또한, 제1 식으로서, 대상을 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 두고, 제2 식으로서, 대상을 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 것을 미리 설정해 둔 경우, 산출부(102i1)는, 우선, 제1 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 구분 X 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 구분 X인 경우에는, 산출부(102i1)는, 제2 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)는, 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류된 개체를, 다시 구분 X 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 구분 X로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다.

도 6으로 되돌아가, 결과 출력부(102j)는, 제어부(102)의 각 처리부에서의 처리 결과(평가부(102i)에서 얻어진 평가 결과를 포함한다) 등을 출력 장치(114)로 출력한다.

송신부(102k)는, 개체의 아미노산 농도 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)에 대해 평가 결과를 송신하거나, 데이터 베이스 장치(400)에 대해, 췌장암 평가 장치(100)에서 작성한 평가식이나 평가 결과를 송신하거나 한다.

다음에, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성에 관해서 도 18을 참조하여 설명한다. 도 18은, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이고, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

클라이언트 장치(200)는, 제어부(210)와 ROM(220)과 HD(230)와 RAM(240)과 입력 장치(250)와 출력 장치(260)와 입출력 IF(270)와 통신 IF(280)로 구성되어 있고, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다.

제어부(210)는, Web 브라우저(211), 전자 메일러(212), 수신부(213), 송신부(214)를 구비하고 있다. Web 브라우저(211)는, Web 데이터를 해석하고, 해석한 Web 데이터를 후술하는 모니터(261)에 표시하는 브라우즈 처리를 실시한다. 또한, Web 브라우저(211)에는, 스트림 영상의 수신·표시·피드백 등을 실시하는 기능을 구비한 스트림 플레이어 등의 각종 소프트 웨어를 플러그인해도 좋다. 전자 메일러(212)는, 소정의 통신 규약(예를 들면, SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)나 POP3(Post Office Protocol version 3) 등에 따라 전자 메일의 송수신을 실시한다. 수신부(213)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다. 송신부(214)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 개체의 아미노산 농도 데이터 등의 각종 정보를 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다.

입력 장치(250)는 키보드나 마우스나 마이크 등이다. 한편, 후술하는 모니터(261)도 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현한다. 출력 장치(260)는, 통신 IF(280)를 개재하여 수신한 정보를 출력하는 출력 수단이며, 모니터(가정용 텔레비젼을 포함한다)(261) 및 프린터(262)를 포함한다. 이 외에, 출력 장치(260)에 스피커 등을 설치해도 좋다. 입출력 IF(270)는 입력 장치(250)나 출력 장치(260)에 접속한다.

통신 IF(280)는, 클라이언트 장치(200)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치)를 통신 가능하게 접속한다. 환언하면, 클라이언트 장치(200)는, 모뎀이나 TA나 루터 등의 통신 장치 및 전화 회선을 개재하여, 또는 전용선을 개재하여 네트워크(300)에 접속된다. 이것에 의해, 클라이언트 장치(200)는, 소정의 통신 규약에 따라 췌장암 평가 장치(100)에 액세스할 수 있다.

여기서, 프린터·모니터·이미지 스캐너 등의 주변 장치를 필요에 따라 접속한 정보 처리 장치(예를 들면, 기지의 퍼스널 컴퓨터·워크스테이션·가정용 게임 장치·인터넷 TV·PHS 단말·휴대 단말·이동체 통신 단말·PDA 등의 정보 처리 단말 등)에, Web 데이터의 브라우징 기능이나 전자 메일 기능을 실현시키는 소프트웨어(프로그램, 데이터 등을 포함한다)를 실장함으로써, 클라이언트 장치(200)를 실현해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)의 제어부(210)는, 제어부(210)에서 실시하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU에서 해석하여 실행하는 프로그램으로 실현해도 좋다. ROM(220) 또는 HD(230)에는, OS(Operating System)와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 당해 컴퓨터 프로그램은, RAM(240)에 로드됨으로써 실행되고, CPU와 협동하여 제어부(210)를 구성한다. 또한, 당해 컴퓨터 프로그램은, 클라이언트 장치(200)와 임의의 네트워크를 개재하여 접속되는 어플리케이션 프로그램 서버에 기록되어도 좋고, 클라이언트 장치(200)는, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드해도 좋다. 또한, 제어부(210)에서 실시하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, 와이어드 로직 등에 의한 하드웨어로 실현해도 좋다.

여기서, 제어부(210)는, 췌장암 평가 장치(100)의 제어부(102)에 구비되어 있는 평가부(102i)가 갖는 기능과 같은 기능을 갖는 평가부(210a)(산출부(210a1), 변환부(210a2), 생성부(210a3), 및 분류부(210a4)를 포함한다)를 구비하고 있어도 좋다. 그리고, 제어부(210)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 평가부(210a)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과에 포함되어 있는 정보에 따라, 변환부(210a2)에서 식의 값을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

다음에, 본 시스템의 네트워크(300)에 관해서 도 4, 도 5를 참조하여 설명한다. 네트워크(300)는, 췌장암 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)와 데이터 베이스 장치(400)를 상호 통신 가능하게 접속하는 기능을 가지며, 예를 들면, 인터넷이나 인트라넷이나 LAN(유선/무선 쌍방을 포함한다) 등이다. 또한, 네트워크(300)는, VAN이나 퍼스널컴퓨터 통신망이나 공중 전화망(아날로그/디지털 쌍방을 포함한다)이나, 전용 회선망(아날로그/디지털 쌍방을 포함한다)이나, CATV망이나, 휴대 회선 교환망 또는 휴대 패킷 교환망(IMT 2000방식, GSM(등록상표) 방식 또는 PDC/PDC-P 방식 등을 포함한다)이나, 무선 호출망이나, Bluetooth(등록상표) 등의 국소 무선망이나, PHS망이나, 위성 통신망(CS, BS 또는 ISDB 등을 포함) 등이라도 좋다.

다음에, 본 시스템의 데이터 베이스 장치(400)의 구성에 관해서 도 19를 참조하여 설명한다. 도 19는, 본 시스템의 데이터 베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이고, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

데이터 베이스 장치(400)는, 췌장암 평가 장치(100) 또는 당해 데이터 베이스 장치에서 평가식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보나, 췌장암 평가 장치(100)에서 작성한 평가식, 췌장암 평가 장치(100)에서의 평가 결과 등을 저장하는 기능을 가진다. 도 19에 도시하는 바와 같이, 데이터 베이스 장치(400)는, 당해 데이터 베이스 장치를 통괄적으로 제어하는 CPU 등의 제어부(402)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회로를 개재하여 당해 데이터 베이스 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(404)와, 각종 데이터 베이스나 테이블이나 파일(예를 들면, Web 페이지용 파일) 등을 저장하는 기억부(406)와, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속하는 입출력 인터페이스부(408)로 구성되어 있고, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다.

기억부(406)는, 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하드디스크와 같은 고정 디스크 장치나, 플렉시블 디스크나, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(406)에는, 각종 처리에 사용하는 각종 프로그램 등을 저장한다. 통신 인터페이스부(404)는, 데이터 베이스 장치(400)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이에 있어서의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(404)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다. 입출력 인터페이스부(408)는, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속한다. 여기서, 출력 장치(414)에는, 모니터(가정용 텔레비젼을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서, 출력 장치(414)를 모니터(414)로서 기재하는 경우가 있다.). 또한, 입력 장치(412)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(402)는, OS(Operating System) 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(402)는, 도시하는 바와 같이, 대별하여, 요구 해석부(402a)와 열람 처리부(402b)와 인증 처리부(402c)와 전자 메일 생성부(402d)와 Web 페이지 생성부(402e)와 송신부(402f)를 구비하고 있다.

요구 해석부(402a)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터의 요구 내용을 해석하고, 그 해석 결과에 따라 제어부(402)의 각 부에 처리를 주고 받는다. 열람 처리부(402b)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터의 각종 화면의 열람 요구를 수용하고, 이들 화면의 Web 데이터의 생성이나 송신을 실시한다. 인증 처리부(402c)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터의 인증 요구를 수용하고, 인증 판단을 실시한다. 전자 메일 생성부(402d)는, 각종 정보를 포함한 전자 메일을 생성한다. Web 페이지 생성부(402e)는, 이용자가 클라이언트 장치(200)에서 열람하는 Web 페이지를 생성한다. 송신부(402f)는, 췌장암 상태 정보나 평가식 등의 각종 정보를, 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다.

[2-3. 제2 실시형태의 구체예]

여기서는, 제2 실시형태의 구체예에 관해서 도 20을 참조하여 설명한다. 도 20은, 제2 실시형태에 따르는 췌장암 평가 서비스 처리의 일례를 도시하는 플로우 차트이다.

또한, 본 처리에서 사용하는 아미노산 농도 데이터는, 예를 들면, 동물이나 인간 등의 개체로부터 미리 채취한 혈액(예를 들면, 혈장, 혈청 등을 포함한다)을, 이하의 (A) 또는 (B) 등의 측정 방법으로 전문업자가 분석 또는 독자적으로 분석하여 얻은 아미노산의 농도값에 관한 것이다. 여기서, 아미노산의 농도값의 단위는, 예를 들면, 몰 농도나 중량 농도, 이들 농도에 임의의 상수를 가감승제함으로써 얻어지는 것이라도 좋다.

(A) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리하였다. 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존하였다. 아미노산 농도값 측정시에는, 아세토니트릴을 첨가하여 제단백 처리를 실시한 후, 표식 시약(3-아미노피리딜-N-하이드록시석신이미딜카르바메이트)을 사용하여 프레칼럼 유도체화를 실시하고, 그리고, 액체 크로마토그래프 질량 분석계(LC/MS)에 의해 아미노산의 농도값을 분석하였다(국제공개 제2003/069328호, 국제공개 제2005/116629호를 참조).

(B) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리하였다. 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존하였다. 아미노산 농도값 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하여 제단백 처리를 실시한 후, 닌히드린 시약을 사용한 포스트칼럼 유도체화법을 원리로 한 아미노산 분석계에 의해 아미노산의 농도값을 분석하였다.

우선, Web 브라우저(211)를 표시한 화면 위에서 이용자가 입력 장치(250)를 개재하여 췌장암 평가 장치(100)가 제공하는 Web 사이트의 어드레스(URL 등)를 지정하면, 클라이언트 장치(200)는 췌장암 평가 장치(100)로 액세스한다. 구체적으로는, 이용자가 클라이언트 장치(200)의 Web 브라우저(211)의 화면 갱신을 지시하면, Web 브라우저(211)는, 췌장암 평가 장치(100)가 제공하는 Web 사이트의 어드레스를 소정의 통신 규약으로 췌장암 평가 장치(100)로 송신함으로써, 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구를, 당해 어드레스에 기초하여 루팅으로 췌장암 평가 장치(100)로 실시한다.

다음에, 췌장암 평가 장치(100)는, 요구 해석부(102a)에서, 클라이언트 장치(200)로부터의 송신을 수용하고, 당해 송신의 내용을 해석하여, 해석 결과에 따라 제어부(102)의 각 부로 처리를 옮긴다. 구체적으로는, 송신의 내용이 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구였던 경우, 췌장암 평가 장치(100)는, 주로 열람 처리부(102b)에서, 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 당해 Web 페이지를 표시하기 위한 Web 데이터를 취득하고, 취득한 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신한다. 보다 구체적으로는, 이용자로부터 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구가 있었던 경우, 췌장암 평가 장치(100)는, 우선, 제어부(102)에서, 이용자 ID나 이용자 패스워드의 입력을 이용자에 대해 요구한다. 그리고, 이용자 ID나 패스워드가 입력되면, 췌장암 평가 장치(100)는, 인증 처리부(102c)에서, 입력된 이용자 ID나 패스워드와 이용자 정보 파일(106a)에 저장되어 있는 이용자 ID나 이용자 패스워드의 인증 판단을 실시한다. 그리고, 췌장암 평가 장치(100)는, 인증 가능한 경우에만, 열람 처리부(102b)에서, 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지를 표시하기 위한 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신한다. 한편, 클라이언트 장치(200)의 특정은, 클라이언트 장치(200)로부터 송신 요구와 함께 송신된 IP 어드레스에서 실시한다.

다음에, 클라이언트 장치(200)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 Web 데이터(아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지를 표시하기 위한 것)를 수신부(213)에서 수신하고, 수신한 Web 데이터를 Web 브라우저(211)에서 해석하고, 모니터(261)에 아미노산 농도 데이터 송신 화면을 표시한다.

다음에, 모니터(261)에 표시된 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대해 이용자가 입력 장치(250)를 개재하여 개체의 아미노산 농도 데이터 등을 입력·선택하면, 클라이언트 장치(200)는, 송신부(214)에서, 입력 정보나 선택 사항을 특정하기 위한 식별자를 췌장암 평가 장치(100)로 송신함으로써, 개체의 아미노산 농도 데이터를 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다(스텝 SA21). 한편, 스텝 SA21에 있어서의 아미노산 농도 데이터의 송신은, FTP 등의 기존의 파일 전송 기술 등에 의해 실현해도 좋다.

다음에, 췌장암 평가 장치(100)는, 요구 해석부(102a)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 식별자를 해석함으로써 클라이언트 장치(200)의 요구 내용을 해석하고, 평가식의 송신 요구를 데이터 베이스 장치(400)로 실시한다.

다음에, 데이터 베이스 장치(400)는, 요구 해석부(402a)에서, 췌장암 평가 장치(100)로부터의 송신 요구를 해석하고, 기억부(406)의 소정의 기억 영역에 저장한 평가식(예를 들면, 업데이트된 최신의 것)을 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다(스텝 SA22). 구체적으로는, 스텝 SA22에서는, 상기 19종의 아미노산 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수를 포함하는 1개 또는 복수의 평가식(예를 들면, 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나)을 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다.

다음에, 췌장암 평가 장치(100)는, 수신부(102f)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 개체의 아미노산 농도 데이터 및 데이터 베이스 장치(400)로부터 송신된 평가식을 수신하고, 수신한 아미노산 농도 데이터를 아미노산 농도 데이터 파일(106b)의 소정의 기억 영역에 저장하는 동시에, 수신한 평가식을 평가식 파일(106e4)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SA23).

다음에, 췌장암 평가 장치(100)는, 제어부(102)에서, 스텝 SA23에서 수신한 개체의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거한다(스텝 SA24).

다음에, 평가부(102i)는, 산출부(102i1)에서, 스텝 SA24에서 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터가 제거된 개체의 아미노산 농도 데이터, 및, 스텝 SA23에서 수신한 1개 또는 복수의 평가식을 사용하여, 1개 또는 복수의, 평가식의 값을 산출한다(스텝 SA25).

또한, 스텝 SA23에서 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 산출부(102i1)에서, 제1 식의 값과 제2 식의 값을 산출해도 좋다.

또한, 스텝 SA23에서, 대상을 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제1 식과, 대상을 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 산출부(102i1)에서, 우선 제1 식의 값을 산출하고, 분류부(102i4)에서 얻어진 분류 결과가 췌장암 구분인 경우에는, 제2 식의 값을 산출해도 좋다.

다음에, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 스텝 SA25에서 산출한 평가식의 값(평가값) 및 미리 설정된 임계값을 사용하여, 이하의 1.에서 6.의 분류 중 어느 하나를 실행하고, 얻어진 분류 결과를 평가 결과 파일(106f)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SA26).

1. 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분(단, 복수의 구분에는, 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있어도 좋다.)과, 1개 또는 복수의 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류한다.

2. 췌장암 구분 및 비췌장암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 비췌장암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 스텝 SA23에서 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 산출부(102i1)에서 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 비췌장암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 비췌장암 구분으로서 건상 구분 및 타암 구분을 미리 설정해 두고, 스텝 SA23에서, 대상을 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제1 식과, 대상을 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 산출부(102i1)에서 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 췌장암 구분인 경우에는, 산출부(102i)에서 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체를, 다시 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 건상 구분으로 분류된 개체와 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 비췌장암 구분으로 분류해도 좋다. 또한, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 췌장암 구분으로 분류되게 된다.

3. 췌장암 구분 및 건상 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류한다.

4. 췌장암 구분 및 타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

5. 췌장암 구분 및 건상/타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를 췌장암 구분 및 건상/타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

6. 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분과, 임계값을 미리 설정해 둔 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 평가값 및 임계값을 사용하여, 개체를, 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류한다.

또한, 스텝 SA23에서 평가식으로서 서로 상이한 제1 식과 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 산출부(102i1)에서 산출한 제1 식의 값과 제2 식의 값을 사용하여, 개체를, 췌장암 구분, 건상 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 스텝 SA23에서, 대상을 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제1 식과, 대상을 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하기 위한 제2 식을 수신한 경우, 평가부(102i)는, 분류부(102i4)에서, 산출부(102i1)에서 산출한 제1 식의 값을 사용하여 개체를 췌장암 구분 및 건상 구분 중 어느 하나로 분류하고, 다음에, 이 분류 결과가 췌장암 구분인 경우에는, 산출부(102i)에서 산출한 제2 식의 값을 사용하여, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체를, 다시 췌장암 구분 및 타암 구분 중 어느 하나로 분류하고, 그리고, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 타암 구분으로 분류된 개체를 최종적으로 타암 구분으로 분류해도 좋다. 또한, 제1 식의 값을 사용하여 건상 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 건상 구분으로 분류되고, 제1 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류되고 또한 제2 식의 값을 사용하여 췌장암 구분으로 분류된 개체는, 당연히 최종적으로 췌장암 구분으로 분류되게 된다.

도 20의 설명으로 되돌아가, 췌장암 평가 장치(100)는, 송신부(102k)에서, 스텝 SA26에서 얻은 분류 결과를, 아미노산 농도 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)와 데이터 베이스 장치(400)로 송신한다(스텝 SA27). 구체적으로는, 우선, 췌장암 평가 장치(100)는, Web 페이지 생성부(102e)에서, 분류 결과를 표시하기 위한 Web 페이지를 작성하고, 작성한 Web 페이지에 대응하는 Web 데이터를 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장한다. 이어서, 이용자가 클라이언트 장치(200)의 Web 브라우저(211)에 입력 장치(250)를 개재하여 소정의 URL을 입력하고 상기한 인증을 거친 후, 클라이언트 장치(200)는, 당해 Web 페이지의 열람 요구를 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다. 이어서, 췌장암 평가 장치(100)는, 열람 처리부(102b)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 열람 요구를 해석하고, 분류 결과를 표시하기 위한 Web 페이지에 대응하는 Web 데이터를 기억부(106)의 소정의 기억 영역으로부터 판독한다. 그리고, 췌장암 평가 장치(100)는, 송신부(102k)에서, 판독한 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신하는 동시에, 당해 Web 데이터 또는 분류 결과를 데이터 베이스 장치(400)로 송신한다.

여기서, 스텝 SA27에 있어서, 췌장암 평가 장치(100)는, 제어부(102)에서, 분류 결과를 전자 메일로 이용자의 클라이언트 장치(200)로 통지해도 좋다. 구체적으로는, 우선, 췌장암 평가 장치(100)는, 전자 메일 생성부(102d)에서, 이용자 ID 등을 바탕으로 하여 이용자 정보 파일(106a)에 저장되어 있는 이용자 정보를 송신 타이밍에 따라 참조하여, 이용자의 전자 메일 어드레스를 취득한다. 이어서, 췌장암 평가 장치(100)는, 전자 메일 생성부(102d)에서, 취득한 전자 메일 어드레스를 송부처로 하여 이용자의 성명 및 분류 결과를 포함하는 전자 메일에 관한 데이터를 생성한다. 이어서, 췌장암 평가 장치(100)는, 송신부(102k)에서, 생성된 당해 데이터를 이용자의 클라이언트 장치(200)로 송신한다.

또한, 스텝 SA27에 있어서, 췌장암 평가 장치(100)는, FTP 등의 기존의 파일 전송 기술 등으로, 분류 결과를 이용자의 클라이언트 장치(200)로 송신해도 좋다.

도 20의 설명으로 되돌아가, 데이터 베이스 장치(400)는, 제어부(402)에서, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 분류 결과 또는 Web 데이터를 수신하고, 수신한 분류 결과 또는 Web 데이터를 기억부(406)의 소정의 기억 영역에 보존(축적)한다(스텝 SA28).

또한, 클라이언트 장치(200)는, 수신부(213)에서, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 Web 데이터를 수신하고, 수신한 Web 데이터를 Web 브라우저(211)에서 해석하고, 개체의 분류 결과가 기재된 Web 페이지의 화면을 모니터(261)에 표시한다(스텝 SA29). 또한, 분류 결과가 췌장암 평가 장치(100)로부터 전자 메일로 송신된 경우에는, 클라이언트 장치(200)는, 전자 메일러(212)의 공지된 기능으로, 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 전자 메일을 임의의 타이밍으로 수신하고, 수신한 전자 메일을 모니터(261)에 표시한다.

이상에 의해, 이용자는, 모니터(261)에 표시된 Web 페이지를 열람함으로써, 분류 결과를 확인할 수 있다. 또한, 이용자는, 모니터(261)에 표시된 Web 페이지의 표시 내용을 프린터(262)로 인쇄해도 좋다.

또한, 분류 결과가 췌장암 평가 장치(100)로부터 전자 메일로 송신된 경우에는, 이용자는, 모니터(26)에 표시된 전자 메일을 열람함으로써, 분류 결과를 확인할 수 있다. 이용자는, 모니터(261)에 표시된 전자 메일의 표시 내용을 프린터(262)로 인쇄해도 좋다.

이상, 상세하게 설명한 바와 같이, 클라이언트 장치(200)는 개체의 아미노산 농도 데이터를 췌장암 평가 장치(100)로 송신하고, 데이터 베이스 장치(400)는 췌장암 평가 장치(100)로부터의 요구를 수용하고, 평가식을 췌장암 평가 장치(100)로 송신한다. 그리고, 췌장암 평가 장치(100)는, (i) 클라이언트 장치(200)로부터 아미노산 농도 데이터를 수신하는 동시에 데이터 베이스 장치(400)로부터 평가식을 수신하고, (ii) 수신한 아미노산 농도 데이터 및 평가식을 사용하여 평가값을 산출하고, (iii) 산출한 평가값 및 임계값을 사용하여, 상기의 1.에서 6.의 분류 중 어느 하나를 실행하고, (iv) 얻어진 분류 결과를 클라이언트 장치(200)나 데이터 베이스 장치(400)로 송신한다. 그리고, 클라이언트 장치(200)는 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 분류 결과를 수신하여 표시하고, 데이터 베이스 장치(400)는 췌장암 평가 장치(100)로부터 송신된 분류 결과를 수신하여 저장한다.

이것에 의해, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다. 또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 뿐만 아니라 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도도 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지 낮은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 건상일 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

또한, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은지, 건상일 가능성이 높은지, 아니면 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은지를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 이해하기 쉬운 형태로 제공할 수 있다.

이것으로, 췌장암 평가 서비스 처리의 설명을 종료한다.

또한, 본 설명에서는, 췌장암 평가 장치(100)가, 아미노산 농도 데이터의 수신으로부터, 평가식의 값의 산출, 개체의 구분으로의 분류, 그리고 분류 결과의 송신까지를 실행하고, 클라이언트 장치(200)가 분류 결과의 수신을 실행하는 케이스를 예로서 들었지만, 클라이언트 장치(200)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 췌장암 평가 장치(100)는 평가식의 값의 산출을 실행하면 충분하며, 예를 들면, 평가식의 값의 변환, 위치 정보의 생성, 및, 개체의 구분으로의 분류 등은, 췌장암 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)에서 적절히 분담하여 실행해도 좋다.

예를 들면, 클라이언트 장치(200)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터 식의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 변환부(210a2)에서 식의 값을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터 변환후의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 생성부(210a3)에서 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)는, 췌장암 평가 장치(100)로부터 식의 값 또는 변환후의 값과 위치 정보를 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

[2-4. 다른 실시형태]

본 발명에 따르는 췌장암 평가 장치, 췌장암 평가 방법, 췌장암 평가 프로그램, 췌장암 평가 시스템, 및 정보 통신 단말 장치는, 상기한 제2 실시형태 이외에도, 특허청구의 범위에 기재한 기술적 사상의 범위 내에 있어서 다양한 상이한 실시형태로 실시해도 좋은 것이다.

또한, 제2 실시형태에 있어서 설명한 각 처리 중, 자동적으로 실시되는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 수동적으로 실시할 수도 있고, 또는, 수동적으로 실시되는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 공지의 방법으로 자동적으로 실시할 수도 있다.

이 외에, 상기 문헌 중이나 도면 중에서 나타낸 처리 수순, 제어 수순, 구체적 명칭, 각 처리의 등록 데이터나 검색 조건 등의 파라미터를 포함하는 정보, 화면예, 데이터 베이스 구성에 관해서는, 특기하는 경우를 제외하고 임의로 변경할 수 있다.

또한, 췌장암 평가 장치(100)에 관해서, 도시한 각 구성 요소는 기능 개념적인 것이며, 반드시 물리적으로 도시하는 바와 같이 구성되어 있는 것을 요하지 않는다.

예를 들면, 췌장암 평가 장치(100)가 구비하는 처리 기능, 특히 제어부(102)에서 실시되는 각 처리 기능에 관해서는, 그 전부 또는 임의의 일부를, CPU(Central Processing Unit) 및 당해 CPU에서 해석 실행되는 프로그램으로 실현해도 좋고, 또한, 와이어드 로직에 의한 하드웨어로서 실현해도 좋다. 또한, 프로그램은, 정보 처리 장치에 본 발명에 따르는 췌장암 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되어 있고, 필요에 따라 췌장암 평가 장치(100)에 기계적으로 판독된다. 즉, ROM 또는 HDD 등의 기억부(106) 등에는, OS(Operating System)와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 이 컴퓨터 프로그램은, RAM에 로드됨으로써 실행되고, CPU와 협동하여 제어부를 구성한다.

또한, 이 컴퓨터 프로그램은, 췌장암 평가 장치(100)에 대해 임의의 네트워크를 개재하여 접속된 어플리케이션 프로그램 서버에 기억되어 있어도 좋고, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드하는 것도 가능하다.

또한, 본 발명에 따르는 췌장암 평가 프로그램을, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장해도 좋고, 또한, 프로그램 제품으로서 구성할 수도 있다. 여기서, 이 「기록 매체」란, 메모리 카드, USB 메모리, SD 카드, 플렉시블 디스크, 광자기 디스크, ROM, EPROM, EEPROM, CD-ROM, MO, DVD, 및, Blu-ray Disk 등의 임의의 「가반(可搬)용의 물리 매체」를 포함하는 것으로 한다.

또한,「프로그램」이란, 임의의 언어 또는 기술 방법으로 기술된 데이터 처리 방법이며, 소스 코드 또는 바이너리 코드 등의 형식을 불문한다. 한편,「프로그램」은 반드시 단일적으로 구성되는 것으로 한정되지 않으며, 복수의 모듈이나 라이브러리로서 분산 구성되는 것이나, OS(Operating System)로 대표되는 별개의 프로그램과 협동하여 그 기능을 달성하는 것도 포함한다. 한편, 실시형태에 나타낸 각 장치에 있어서 기록 매체를 판독하기 위한 구체적인 구성 및 판독 수순 및 판독후의 인스톨 수순 등에 관해서는, 주지의 구성이나 수순을 사용할 수 있다.

기억부(106)에 저장되는 각종 데이터 베이스 등은, RAM, ROM 등의 메모리 장치, 하드디스크 등의 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 및, 광디스크 등의 스토리지 수단이면, 각종 처리나 웹사이트 제공에 사용하는 각종 프로그램, 테이블, 데이터 베이스, 및, 웹페이지용 파일 등을 저장한다.

또한, 췌장암 평가 장치(100)는, 기지의 퍼스널 컴퓨터 또는 워크 스테이션 등의 정보 처리 장치로서 구성해도 좋고, 또한, 임의의 주변 장치가 접속된 당해 정보 처리 장치로서 구성해도 좋다. 또한, 췌장암 평가 장치(100)는, 당해 정보 처리 장치에 본 발명의 췌장암 평가 방법을 실현시키는 소프트 웨어(프로그램 또는 데이터 등을 포함한다)를 실장함으로써 실현해도 좋다.

또한, 장치의 분산·통합의 구체적 형태는 도시하는 것으로 한정되지 않으며, 그 전부 또는 일부를, 각종 부가 등에 따라 또는 기능 부하에 따라, 임의의 단위로 기능적 또는 물리적으로 분산·통합하여 구성할 수 있다. 즉, 상기한 실시형태를 임의로 조합하여 실시해도 좋고, 실시형태를 선택적으로 실시해도 좋다.

마지막에, 췌장암 평가 장치(100)에서 실시하는 평가식 작성 처리의 일례에 관해서 도 21을 참조하여 상세하게 설명한다. 또한, 여기서 설명하는 처리는 어디까지나 일례이며, 평가식의 작성 방법은 이것으로 한정되지 않는다. 도 21은 평가식 작성 처리의 일례를 도시하는 플로우 차트이다. 한편, 당해 평가식 작성 처리는, 췌장암 상태 정보를 관리하는 데이터 베이스 장치(400)에서 실시해도 좋다.

또한, 본 설명에서는, 췌장암 평가 장치(100)는, 데이터 베이스 장치(400)로부터 사전에 취득한 췌장암 상태 정보를, 췌장암 상태 정보 파일(106c)의 소정의 기억 영역에 저장하고 있는 것으로 한다. 또한, 췌장암 평가 장치(100)는, 췌장암 상태 정보 지정부(102g)에서 사전에 지정한 췌장암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터(상기 19종의 아미노산의 농도값을 포함하는 것)를 포함하는 췌장암 상태 정보를, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장하고 있는 것으로 한다.

우선, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 작성부(102h1)에서, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 췌장암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 후보식을 작성하고, 작성한 후보식을 후보식 파일(106e1)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB21). 구체적으로는, 우선, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 작성부(102h1)에서, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 중회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것을 포함한다.) 중에서 원하는 것을 1개 선택하고, 선택한 식 작성 수법에 기초하여, 작성하는 후보식의 형태(식의 형태)를 결정한다. 다음에, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 작성부(102h1)에서, 췌장암 상태 정보에 기초하여, 선택한 식 선택 수법에 대응하는 다양한(예를 들면, 평균이나 분산 등) 계산을 실행한다. 다음에, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 작성부(102h1)에서, 계산 결과 및 결정한 후보식의 파라미터를 결정한다. 이것에 의해, 선택한 식 작성 수법에 기초하여 후보식이 작성된다. 또한, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보식을 동시 병행(병렬)적으로 작성하는 경우에는, 선택한 식 작성 수법별로 상기의 처리를 병행하여 실행하면 좋다. 또한, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보식을 직렬적으로 작성하는 경우에는, 예를 들면, 주성분 분석을 실시하여 작성한 후보식을 이용하여 췌장암 상태 정보를 변환하고, 변환한 췌장암 상태 정보에 대해 판별 분석을 실시함으로써 후보식을 작성해도 좋다.

다음에, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 검증부(102h2)에서, 스텝 SB21에서 작성한 후보식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)하고, 검증 결과를 검증 결과 파일(106e2)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB22). 구체적으로는, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 검증부(102h2)에서, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 췌장암 상태 정보에 기초하여 후보식을 검증할 때에 사용하는 검증용 데이터를 작성하고, 작성한 검증용 데이터에 기초하여 후보식을 검증한다. 또한, 스텝 SB21에서 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보식을 복수 작성한 경우에는, 평가식 작성부(102h)는, 후보식 검증부(102h2)에서, 각 식 작성 수법에 대응하는 후보식별로 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한다. 여기서, 스텝 SB22에 있어서, 부트스트랩법이나 홀드아웃법, N-폴드법, 리브원아웃법 등 중 적어도 1개에 기초하여 후보식의 판별율이나 감도, 특이도, 정보량 기준, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적) 등 중 적어도 1개에 관해서 검증해도 좋다. 이것에 의해, 췌장암 상태 정보나 평가 조건을 고려한 예측성 또는 완건성이 높은 후보식을 선택할 수 있다.

다음에, 평가식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여, 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하고, 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 췌장암 상태 정보를 선택 췌장암 상태 정보 파일(106e3)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB23). 또한, 스텝 SB21에서 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보식을 복수 작성하고, 스텝 SB22에서 각 식 작성 수법에 대응하는 후보식별로 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한 경우에는, 스텝 SB23에 있어서, 평가식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 후보식별로 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택해도 좋다. 여기서, 스텝 SB23에 있어서, 검증 결과로부터 스텝 와이즈법, 베스트 패스법, 근방 탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 1개에 기초하여 후보식의 변수를 선택해도 좋다. 또한, 베스트 패스법이란, 후보식에 포함되는 변수를 1개씩 순차적으로 감소시켜 가서, 후보식이 제공하는 평가 지표를 최적화함으로써 변수를 선택하는 방법이다. 또한, 스텝 SB23에 있어서, 평가식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 췌장암 상태 정보에 기초하여 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택해도 좋다.

다음에, 평가식 작성부(102h)는, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 모든 조합이 종료되었는지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「종료」인 경우(스텝 SB24: Yes)에는 다음의 스텝(스텝 SB25)으로 전진하고, 판정 결과가 「종료」가 아닌 경우(스텝 SB24: No)에는 스텝 SB21로 되돌아간다. 한편, 평가식 작성부(102h)는, 미리 설정한 횟수가 종료되었는지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「종료」인 경우에는(스텝 SB24: Yes) 다음의 스텝(스텝 SB25)로 전진하고, 판정 결과가 「종료」가 아닌 경우(스텝 SB24: No)에는 스텝 SB21로 되돌아가도 좋다. 또한, 평가식 작성부(102h)는, 스텝 SB23에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합이, 지정 췌장암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 췌장암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합 또는 전회(前回)의 스텝 SB23에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합과 동일한지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「동일」한 경우(스텝 SB24: Yes)에는 다음의 스텝(스텝 SB25)으로 전진하고, 판정 결과가 「동일」하지 않은 경우(스텝 SB24: No)에는 스텝 SB21로 되돌아가도 좋다. 또한, 평가식 작성부(102h)는, 검증 결과가 구체적으로는 각 후보식에 관한 평가값인 경우에는, 당해 평가값과 각 식 작성 수법에 대응하는 소정의 임계값과의 비교 결과에 기초하여, 스텝 SB25로 전진할지 스텝 SB21로 되돌아갈지를 판정해도 좋다.

다음에, 평가식 작성부(102h)는, 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가식으로서 채용할 후보식을 선출함으로써 평가식을 결정하고, 결정한 평가식(선출한 후보식)을 평가식 파일(106e4)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB25). 여기서, 스텝 SB25에 있어서, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이것으로, 평가식 작성 처리의 설명을 종료한다.

실시예 1

본 실시예 1 및 이후의 실시예에 있어서는, 이하의 각 그룹의 혈액 샘플로부터 상기의 아미노산 분석법을 사용하여 측정된 혈장 중의 아미노산 농도값(nmol/ml)의 데이터를 사용하였다. 췌장암의 확정 진단이 실시된 췌장암 환자(51명)를 췌장암군으로 한다. 암의 병력, 이환력이 없는 건상자를 건상군(255명)으로 한다. 폐암, 대장암, 전립선암, 유방암의 확정 진단이 실시된 암 환자를 각각 폐암군(320명), 대장암군(252명), 전립선암군(87명), 유방암군(121명)으로 하고, 이들 4군을 합하여 타암군(780명)으로 한다.

각 아미노산에 관해서 췌장암군과 건상군의 판별능을 ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적)로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검증에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 건상의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 2

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다. 또한, 얻어진 다변량 판별식에 관해서, 췌장암군과 타암군, 췌장암군과 폐암군, 췌장암군과 대장암군, 췌장암군과 전립선암군, 췌장암군과 유방암군의 판별능에 관해서도 나타내었다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 19종류의 아미노산(구체적으로는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln)으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.500 이상이고, 변수의 개수가 2개인 로지스틱 회귀식의 일람, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.500 이상이고, 변수의 개수가 3개인 로지스틱 회귀식의 일람, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.500 이상이고, 변수의 개수가 4개인 로지스틱 회귀식의 일람, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.500 이상이고, 변수의 개수가 5개인 로지스틱 회귀식의 일람, 및, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.500 이상이고, 변수의 개수가 6개인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(ROC_AUC값: 0.500 이상)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 높기 때문에, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

또한, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식을, 후술하는 [실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 높은 순으로 10위까지 열거하면, Met, Phe, Trp, Ile, Ser, Val, His, Thr, Asn, Ala이다(하기 표 1을 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 폐암군, 췌장암군과 대장암군, 췌장암군과 전립선암군, 췌장암군과 유방암군의 각 ROC_AUC값의 평균값이 0.775 이상이고, 췌장암군과 다른 각종 암군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 췌장암 이외의 암의 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트[Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp]를 갖는 지표식 1「(-1.3217)+(0.0545)Ser+(-0.0544)Val+(-0.3973)Met+(0.1922)Ile+(0.1506)Phe+(-0.1179)Trp」(Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.902, ROC_AUC(No Validation)=0.923, 감도=0.902, 특이도=0.804로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는, 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 1 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를, 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -2.002와 -0.528이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 86%, 71%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Ser: 166.3, Val: 149.9, Met: 18.5, Ile: 69.0, Phe: 44.1, Trp: 33.6이고, 이 증례의 식의 값은 8.2이었다. 여기서, 「대수 오즈 ln (p/(1-p))=식의 값」이라는 식(p는 암일 확률)을 정의하고, 이 식의 값 8.2에서 오즈 p/(1-p)를 계산한 결과, 3508.0이었다. 또한, 이 오즈로부터 확률 p를 계산한 결과, 1.0이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.528을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성(췌장암 구분에 상당)이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성(건상 구분에 상당)이라고 정의하고, 식의 값이 8.2이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -2.002를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.528을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A(췌장암일 가능성(확률, 리스크)이 낮은 것을 의미하는 구분)이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B(췌장암일 가능성이 중간 정도인 것을 의미하는 구분)이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C(췌장암일 가능성이 높은 것을 의미하는 구분)로 정의하고, 식의 값이 8.2이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 건상군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 2에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Phe, Met, Trp, Ser, Ile, Val, His, Thr, Asn, Cit이다(상기 표 1을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 관해서는, 췌장암과 폐암군, 췌장암군과 대장암군, 췌장암군과 전립선암군, 췌장암군과 유방암군의 각 ROC_AUC값의 평균값이 0.762 이상이고, 췌장암군과 다른 각종 암군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 췌장암 이외의 암의 상태도 더 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp」를 갖는 지표식 2「(-1.0207)+(0.0564)Ser+(-0.0410)Val+(-0.4144)Met+(0.1407)Ile+(0.1786)Phe+(-0.1154)Trp」(Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.912, ROC_AUC(No Validation)=0.926, 감도=0.800, 특이도=0.902로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 2 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -0.434와 1.093이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 90%, 69%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Ser: 166.3, Val: 149.9, Met: 18.5, Ile: 69.0, Phe: 44.1, Trp: 33.6이고, 이 증례의 식의 값은 8.2이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.093을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 8.2이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -0.434를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.093을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 8.2이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

또한, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 다른 각종 암군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 췌장암 이외의 암의 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Gln, Asn, Cit, Phe, Met, Ala, His, Val, Tyr이다(상기 표 1을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Cit, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 3「(2.2508)+(0.0135)Gln+(-0.1156)His+(-0.0544)Cit+(-0.1821)Met+(0.1518)Phe+(-0.1151)Trp」(Gln, His, Cit, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.862, ROC_AUC(No Validation)=0.894, 감도=0.831, 특이도=0.843으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 3 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -1.659와 -0.288이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 84%, 57%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Gln: 484.6, His: 32.4, Cit: 17.7, Met: 18.4, Phe: 56.6, Trp: 30.4이고, 이 증례의 식의 값은 5.8이었다. 여기서, 이 식의 값 5.8에서 오즈를 계산한 결과, 341.5이었다. 또한, 이 오즈로부터 확률 p를 계산한 결과, 1.0이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.288을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 5.8이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

여기서, 특이도 80%일 때의 식의 값 -1.659를 컷오프값으로서 설정한 경우와, 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.288을 컷오프값으로서 설정한 경우의 각각에 관해서, 타암군의 아미노산 농도값을 사용하여, 각 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 타암군에 대한 위양성율은 각각 24%, 10%이었다. 이 값은, 지표식 1을 사용한 경우의, 타암군에 대한 위양성율 40%, 22%에 대해 낮았기 때문에, 지표식 3은, 건상 상태와 췌장암 이외의 암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -1.659를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.288을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 5.8이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

또한, 밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 다른 각종 암군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 2에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식이, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 췌장암 이외의 암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Gln, Asn, Cit, Phe, Met, Ala, Val, His, Ile, Lys의 11개이다(상기 표 1을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Cit, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 4「(2.6773)+(0.0131)Gln+(-0.0833)His+(-0.0369)Cit+(-0.1942)Met+(0.1325)Phe+(-0.1189)Trp」(Gln, His, Cit, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.876, ROC_AUC(No Validation)=0.897, 감도=0.831, 특이도=0.804로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 4 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -0.092와 1.103이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 80%, 55%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Gln: 484.6, His: 32.4, Cit: 17.7, Met: 18.4, Phe: 56.6, Trp: 30.4이고, 이 증례의 식의 값은 6.0이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.103을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 6.0이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

여기서, 특이도 80%일 때의 식의 값 -0.092를 컷오프값으로서 설정한 경우와, 특이도 95%일 때의 식의 값 1.103을 컷오프값으로서 설정한 경우의 각각에 관해서, 타암군의 아미노산 농도값을 사용하여, 각 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 타암군에 대한 위양성율은 각각 23%, 10%이었다. 이 값은, 지표식 2를 사용한 경우의, 타암군에 대한 위양성율 40%, 20%에 대해 낮았기 때문에, 지표식 4는, 건상 상태와 췌장암 이외의 암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -0.092를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.103을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 6.0이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

실시예 3

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 각 아미노산에 관해서 췌장암군과 타암군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Asn, Gly, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Pro, Tyr, Val, Met, Orn, Lys, Ile, Leu, Phe, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 췌장암 이외의 암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

각 아미노산에 관해서 췌장암군과 폐암군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Ser, Asn, Gly, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Pro, Tyr, Val, Met, Orn, Lys, Ile, Leu, Phe, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 폐암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

각 아미노산에 관해서 췌장암군과 대장암군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을 「ROC_AUC=0.5」라고 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Asn, Gly, Gln, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Pro, Tyr, Val, Met, Lys, Ile, Leu, Phe, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 대장암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

각 아미노산에 관해서 췌장암군과 전립선암군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을 「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Pro, Tyr, Val, Met, Lys, Leu, Phe, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 전립선암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

각 아미노산에 관해서 췌장암군과 유방암군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을 「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의적(p<0.05)이었던 아미노산은, Ser, Asn, Gly, His, Thr, Ala, Val, Met, Lys, Ile, Trp이었다. 이들 아미노산은 췌장암군에서 유의적으로 감소되었다. 이들 아미노산의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 유방암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 4

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 타암군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다. 또한, 얻어진 다변량 판별식에 관해서, 췌장암군과 건상군의 판별능에 관해서도 나타내었다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 타암군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 췌장암 이외의 암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Gln, Asn, Cit, Ala, Phe, Gly, Val, Met, Pro이다(상기 표 2를 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.760 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Ala, Cit, Phe, Trp」를 갖는 지표식 5「(1.7072)+(-0.0985)Asn+(0.0115)Gln+(-0.0063)Ala+(-0.0582)Cit+(0.0212)Phe+(-0.0792)Trp」(Asn, Gln, Ala, Cit, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.854, ROC_AUC(No Validation)=0.873, 감도=0.740, 특이도=0.882로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는, 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 5 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -2.650과 -1.316이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 76%, 39%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Asn: 35.2, Gln: 697.3, Ala: 249.3, Cit: 26.0, Phe: 44.1, Trp: 33.6이고, 이 증례의 식의 값은 1.5이었다. 여기서, 이 식의 값 1.5로부터 오즈를 계산한 결과, 4.3이었다. 또한, 이 오즈로부터 확률 p를 계산한 결과, 0.8이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -1.316을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성(췌장암 구분에 상당)이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성(타암 구분에 상당)이라고 정의하고, 식의 값이 1.5이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -2.650을 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -1.316을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A(췌장암일 가능성이 낮고 또한 췌장암 이외의 암일 가능성이 높은 것을 의미하는 구분)이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B(췌장암일 가능성도 췌장암 이외의 암일 가능성도 중간 정도인 것을 의미하는 구분)이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C(췌장암일 가능성이 높고 또한 췌장암 이외의 암일 가능성이 낮은 것을 의미하는 구분)라고 정의하고, 식의 값이 1.5이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 타암군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 4에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 췌장암 이외의 암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Gln, Asn, Cit, Gly, Ala, Phe, Val, Met, Pro이다(상기 표 2를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.784 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상의 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Ala, Cit, Phe, Trp」를 갖는 지표식 6「(5.4468)+(-0.1111)Asn+(0.0122)Gln+(-0.0083)Ala+(-0.0524)Cit+(0.0345)Phe+(-0.1015)Trp」(Asn, Gln, Ala, Cit, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.859, ROC_AUC(No Validation)=0.874, 감도=0.742, 특이도=0.902로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 6 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 0.109와 1.780이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 73%, 37%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Asn: 35.2, Gln: 697.3, Ala: 249.3, Cit: 26.0, Phe: 44.1, Trp: 33.6이고, 이 증례의 식의 값은 4.7이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.780을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 4.7이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 0.109를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.780을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 4.7이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 췌장암 이외의 암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Gln, His, Phe, Met, Ile, Cit, Val, Leu, Asn이다(상기 표 2를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Met, Ile, Phe, Trp」를 갖는 지표식 7「(0.8883)+(0.0101)Gln+(-0.0453)His+(-0.1983)Met+(0.0032)Ile+(0.0304)Phe+(-0.0647)Trp」(Gln, His, Met, Ile, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.832, ROC_AUC(No Validation)=0.854, 감도=0.690, 특이도=0.902로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 7 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -2.626과 -1.306이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 75%, 43%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Gln: 697.3, His: 54.0, Met: 18.5, Ile: 69.0, Phe: 44.1, Trp: 33.6이고, 이 증례의 식의 값은 1.2이었다. 여기서, 이 식의 값 1.2로부터 오즈를 계산한 결과, 3.3이었다. 또한, 이 오즈로부터 확률 p를 계산한 결과, 0.8이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -1.306을 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 1.2이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

여기서, 특이도 80%일 때의 식의 값 -2.626을 컷오프값으로서 설정한 경우와, 특이도 95%일 때의 식의 값 -1.306을 컷오프값으로서 설정한 경우의 각각에 관해서, 건상군의 아미노산 농도값을 사용하여, 각 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 건상군에 대한 위양성율은 각각 22%, 2%이었다. 이 값은, 지표식 5를 사용한 경우의, 건상군에 대한 위양성율 28%, 5%에 대해 낮았기 때문에, 지표식 7은, 건상 상태와 췌장암 이외의 암의 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -2.626을 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -1.306을 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 1.2이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 4에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 췌장암 이외의 암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Phe, Met, His, Ser, Gln, Asn, Ile, Cit, Val이다(상기 표 2를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp」를 갖는 지표식 8「(5.7313)+(0.0114)Ser+(-0.0226)Val+(-0.2232)Met+(0.0489)Ile+(0.0676)Phe+(-0.0795)Trp」(Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.833, ROC_AUC(No Validation)=0.849, 감도=0.837, 특이도=0.784로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 8 및, 췌장암군의 아미노산 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 췌장암군의 각 증례를 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 0.019와 1.739이었다. 한편, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 78%, 31%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 아미노산 농도값은 각각, Ser: 166.3, Gln: 697.3, Asn: 35.2, Ile: 69.0, Cit: 26.0, Val: 149.9이고, 이 증례의 식의 값은 3.8이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.739를 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성이고 컷오프값보다 낮은 경우에는 음성이라고 정의하고, 식의 값이 3.8이었던 상기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

여기서, 특이도 80%일 때의 식의 값 0.019를 컷오프값으로서 설정한 경우와, 특이도 95%일 때의 식의 값 1.739를 컷오프값으로서 설정한 경우의 각각에 관해서, 건상군의 아미노산 농도값을 사용하여, 각 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 건상군에 대한 위양성율은 각각 17%, 1%이었다. 이 값은, 지표식 6을 사용한 경우의, 건상군에 대한 위양성율 28%, 4%에 대해 낮았기 때문에, 지표식 8은, 건상 상태와 췌장암 이외의 암의 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 0.019를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 1.739를 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A이고, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B이고, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C라고 정의하고, 식의 값이 3.8이었던 상기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

실시예 5

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 폐암군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 폐암군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 폐암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Gln, Asn, Trp, Val, Ala, Phe, Cit, Arg, Pro, Leu이다(상기 표 3을 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.725 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Pro, Val, Phe, Trp」를 갖는 지표식 9「(2.5017)+(-0.1544)Asn+(0.0144)Gln+(-0.0136)Pro+(-0.0179)Val+(0.0647)Phe+(-0.0751)Trp」(Asn, Gln, Pro, Val, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.879, ROC_AUC(No Validation)=0.901, 감도=0.831, 특이도=0.902로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는, 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 9를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 폐암군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 5에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 폐암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Gln, Trp, Asn, Val, Ala, Phe, Pro, Leu, Met, Cit이다(상기 표 3을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.727 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상의 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Pro, Val, Phe, Trp」를 갖는 지표식 10「(5.6262)+(-0.1579)Asn+(0.0147)Gln+(-0.0133)Pro+(-0.0175)Val+(0.0680)Phe+(-0.1047)Trp」(Asn, Gln, Pro, Val, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.889, ROC_AUC(No Validation)=0.900, 감도=0.828, 특이도=0.882로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 10을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 폐암 상태와 건상 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Phe, Met, Ser, Gln, Cit, Asn, His, Lys, Ile, Arg의 11개이다(상기 표 3을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, His, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 11「(0.7428)+(-0.0948)Asn+(0.0147)Gln+(-0.0250)His+(-0.1901)Met+(0.0579)Phe+(-0.0741)Trp」(Asn, Gln, His, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.858, ROC_AUC(No Validation)=0.882, 감도=0.747, 특이도=0.902로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 11을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 5에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 폐암 상태와 건상 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Phe, Met, Ser, Asn, His, Gln, Cit, Lys, Tyr이다(상기 표 3을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Asn, Cit, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 12「(6.6327)+(0.0159)Ser+(-0.0688)Asn+(-0.0166)Cit+(-0.1442)Met+(0.0618)Phe+(-0.0996)Trp」(Ser, Asn, Cit, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.841, ROC_AUC(No Validation)=0.858, 감도=0.825, 특이도=0.804로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 12를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

실시예 6

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 대장암군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 대장암군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 대장암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Cit, Tyr, Met, Asn, Orn, Gln, Pro, Ala, Gly이다(상기 표 4를 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.803 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Cit, Tyr, Met, Trp」를 갖는 지표식 13「(5.6692)+(-0.0719)Asn+(0.0072)Gln+(-0.0715)Cit+(0.0674)Tyr+(-0.1878)Met+(-0.1103)Trp」(Asn, Gln, Cit, Tyr, Met, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.851, ROC_AUC(No Validation)=0.874, 감도=0.889, 특이도=0.804로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 13을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 대장암군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 6에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 대장암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Cit, Tyr, Met, Asn, Gln, Orn, Phe, Gly, Thr, Ser의 11개이다(상기 표 4를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.793 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gln, Cit, Tyr, Met, Trp」를 갖는 지표식 14「(6.7413)+(-0.0941)Asn+(0.0093)Gln+(-0.0666)Cit+(0.0561)Tyr+(-0.1268)Met+(-0.1224)Trp」(Asn, Gln, Cit, Tyr, Met, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.862, ROC_AUC(No Validation)=0.876, 감도=0.861, 특이도=0.824로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 14를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 대장암 상태와 건상 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, His, Gln, Phe, Met, Asn, Leu, Thr, Cit, Orn이다(상기 표 4를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Thr, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 15「(4.0457)+(0.0070)Gln+(-0.0515)His+(0.0059)Thr+(-0.1935)Met+(0.0373)Phe+(-0.0815)Trp」(Gln, His, Thr, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.822, ROC_AUC(No Validation)=0.849, 감도=0.762, 특이도=0.843으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 15를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 6에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 대장암 상태와 건상 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, Phe, Met, His, Gln, Thr, Ser, Cit, Asn, Ile이다(상기 표 4를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Thr, Met, Phe, Trp」를 갖는 지표식 16「(4.7750)+(0.0066)Gln+(-0.0466)His+(0.0084)Thr+(-0.1967)Met+(0.0666)Phe+(-0.1057)Trp」(Gln, His, Thr, Met, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.835, ROC_AUC(No Validation)=0.856, 감도=0.730, 특이도=0.882로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 16을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

실시예 7

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터 중, 남성의 샘플 데이터만을 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 전립선암군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 전립선암군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 전립선암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Ile, Val, Ala, Ser, Met, Cit, Gln, Asn, Pro, Thr이다(상기 표 5를 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.816 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Ala, Val, Met, Ile」를 갖는 지표식 17「(3.0499)+(0.0406)Ser+(-0.0121)Ala+(-0.0402)Val+(-0.1789)Met+(0.1361)Ile」(Ser, Ala, Val, Met, Ile를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.877, ROC_AUC(No Validation)=0.907, 감도=0.828, 특이도=0.903으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는, 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 17을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 전립선암군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 7에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 전립선암 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Ile, Val, Ala, Met, Pro, Cit, Gln, Asn, Leu, Arg, Tyr의 11개이다(상기 표 5를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식은, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.818 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile」를 갖는 지표식 18「(5.0859)+(0.0109)Gln+(-0.0171)Ala+(-0.0452)Cit+(-0.0389)Val+(-0.1548)Met+(0.1284)Ile」(Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.889, ROC_AUC(No Validation)=0.914, 감도=0.862, 특이도=0.871로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 18을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 전립선암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Met, Ser, Ile, Trp, Val, Phe, Thr, Lys, Arg, Tyr이다(상기 표 5를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Met, Ile, Leu, Phe, Trp」를 갖는 지표식 19「(-0.4061)+(0.0399)Ser+(-0.2141)Met+(0.1298)Ile+(-0.0658)Leu+(0.0402)Phe+(-0.0539)Trp」(Ser, Met, Ile, Leu, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.787, ROC_AUC(No Validation)=0.856, 감도=0.851, 특이도=0.774로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 19를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 7에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식이, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 전립선암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Met, Ser, Phe, Trp, Ile, Val, Tyr, Arg, Thr, Orn, Leu의 11개이다(상기 표 5를 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp」를 갖는 지표식 20「(1.6394)+(0.0387)Ser+(-0.0455)Val+(-0.2545)Met+(0.1283)Ile+(0.0546)Phe+(-0.0299)Trp」(Ser, Val, Met, Ile, Phe, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.859, ROC_AUC(No Validation)=0.885, 감도=0.908, 특이도=0.742로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 20을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

실시예 8

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터 중, 여성의 샘플 데이터만을 사용하였다. 혈장 중의 아미노산 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 췌장암군과 유방암군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

우선, 다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 Leave-One-Out법을 채용하여, 췌장암군과 유방암군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션이 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 유방암의 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Tyr, Trp, Gly, Ala, Asn, Lys, Met, Val, Orn, Leu이다(상기 표 6을 참조). 이들 아미노산은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.796 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gly, Arg, Tyr, Val, Trp」를 갖는 지표식 21「(19.7721)+(-0.1860)Asn+(-0.0214)Gly+(-0.0294)Arg+(0.1519)Tyr+(-0.0325)Val+(-0.1932)Trp」(Asn, Gly, Arg, Tyr, Val, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.945, ROC_AUC(No Validation)=0.965, 감도=0.851, 특이도=1.000으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

(○는, 유의적으로 변동된 아미노산을 나타낸다. 숫자는, 아미노산 변수의 출현 빈도를 나타낸다.)

여기서, 지표식 21을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

다음에, 다변량 판별식으로서 선형 판별식을 사용하였다. 선형 판별식에 포함시키는 6개 이하의 변수의 조합을 상기 19종류의 아미노산으로부터 탐색하고, 그리고 밸리데이션으로서 부트스트랩법을 채용하여, 췌장암군과 유방암군의 판별능이 양호한 선형 판별식의 탐색을 예의 실시하였다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상인 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 8에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 유방암 상태를 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Tyr, Trp, Gly, Ala, Asn, Met, Lys, Val, Orn, His이다(상기 표 6을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 관해서는, 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.800 이상이고, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호하였다. 이들 선형 판별식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태도 더욱 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Asn, Gly, Tyr, Val, Lys, Trp」를 갖는 지표식 22「(16.5080)+(-0.1847)Asn+(-0.0136)Gly+(0.1059)Tyr+(-0.0166)Val+(-0.0144)Lys+(-0.1261)Trp」(Asn, Gly, Tyr, Val, Lys, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.947, ROC_AUC(No Validation)=0.963, 감도=0.851, 특이도=1.000으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 22를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 로지스틱 회귀식의 일람을, 후술하는 [실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 유방암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, His, Trp, Ile, Arg, Gln, Phe, Cit, Leu, Tyr, Lys이다(상기 표 6을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Arg, Tyr, Ile, Trp」를 갖는 지표식 23「(9.6001)+(0.0010)Gln+(-0.1052)His+(-0.0386)Arg+(0.0762)Tyr+(0.0049)Ile+(-0.1257)Trp」(Gln, His, Arg, Tyr, Ile, Trp를 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.878, ROC_AUC(No Validation)=0.923, 감도=0.876, 특이도=0.900으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 23을 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC값이 0.750 이상이고, 또한, 췌장암군과 건상군의 판별능도 양호한 선형 판별식의 일람을, 후술하는 [실시예 8에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]에 나타낸다. 이들 선형 판별식이, ROC_AUC값이 매우 높기 때문에, 건상 상태와 유방암 상태를 둘다 고려한, 췌장암의 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 많은 순으로 10위까지 열거하면, Trp, His, Ile, Arg, Lys, Cit, Gln, Tyr, Leu, Gly이다(상기 표 6을 참조). 이들 아미노산의 농도값은, 상기의 평가에 있어서 유용하다고 생각되는 식에 포함되는 변수이기 때문에, 식과 같이, 상기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이들 선형 판별식 중, 예를 들면, 변수의 세트「Gln, His, Arg, Tyr, Ile, Trp」를 갖는 지표식 24「(10.5615)+(0.0037)Gln+(-0.1087)His+(-0.0445)Arg+(0.0653)Tyr+(0.0380)Ile+(-0.1489)Trp」의 판별능은, ROC_AUC(Validation)=0.896, ROC_AUC(No Validation)=0.924, 감도=0.843, 특이도=0.950으로 양호한 것이었다. 한편, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 24를 사용하여, 실시예 4와 같이 식의 값을 산출할 수 있고, 또한, 산출된 식의 값 및 미리 설정된 컷오프값을 사용하여, 실시예 4와 같이 각 증례를 분류할 수 있다.

실시예 9

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 우선, 실시예 2에서 구한 지표식 1을 제1 식으로서 설정하고, 췌장암군(51예), 건상군(255예), 타암군(780예)의 아미노산 농도값 및 이의 제1 식을 사용하여 각 군의 각 증례를 양성(췌장암 구분에 상당) 및 음성(건상 구분에 상당) 중 어느 하나로 분류하였다. 그 결과, 특이도(건상군의 각 증례를, 정확하게 건상 구분으로 분류한 비율)가 95%일 때의 각 군에 대한 양성율은 각각, 췌장암군에서 71%(양성자 수 36예), 건상군에서 5%(양성자 수 13예), 타암군에서 22%(170예)이었다.

다음에, 실시예 4에서 구한 지표식 5를 제2 식으로서 설정하고, 지표식 1에서 양성이었던 각 군의 증례(췌장암군(36예), 건상군(13예), 타암군(170예))의 아미노산 농도값 및 이의 제2 식을 사용하여 각 군의 각 증례를 양성(췌장암 구분에 상당) 및 음성(타암 구분에 상당) 중 어느 하나로 분류하였다. 그 결과, 특이도(타암군의 각 증례를, 정확하게 타암 구분으로 분류한 비율)가 95%일 때의 각 군에 대한 양성율은 각각, 췌장암군에서 33%(양성자 수 17예), 건상군에서 2%(양성자 수 4예), 타암군에서 4%(32예)이었다. 또한, 특이도가 80%일 때의 각 군에 대한 양성율은 각각, 췌장암군에서 59%(양성자 수 30예), 건상군에서 4%(양성자 수 9예), 타암군에서 10%(78예)이었다.

이상, 복수의 식을 사용함으로써, 췌장암군에 대한 진양성율을 크게 저하시키지 않고, 타암군에 대한 위양성율을 저하시킬 수 있었다.

또한, 상기 결과를 바탕으로, 제1 식에서 양성이고 또한 제2 식에서도 양성이었던 증례를 췌장암 구분으로 분류하고, 그 이외의 증례를 비췌장암 구분으로 분류하는 것이 가능하다.

또한 제1 식에서 양성이고 또한 제2 식에서도 양성이었던 증례를 췌장암 구분으로 분류하고, 제1 식에서 양성이고 제2 식에서 음성이었던 증례를 타암 구분으로 분류하고, 제1 식에서 음성이었던 증례를 건상 구분으로 분류하는 것도 가능하다. 또한, 췌장암 구분으로 분류된 증례를, 췌장암일 가능성이 높은 것을 의미하는 구분(예를 들면, 췌장암일 가능성이 높고 또한 췌장암 이외의 암일 가능성이 높지 않은 것을 의미하는 구분 등)인 랭크 C, 타암 구분으로 분류된 증례를, 췌장암일 가능성이 중간 정도인 것을 의미하는 구분(예를 들면, 췌장암일 가능성이 중간 정도이고 또한 췌장암 이외의 암일 가능성이 낮지 않은 것을 의미하는 구분 등)인 랭크 B, 그리고, 건상 구분으로 분류된 증례를, 췌장암일 가능성이 낮은 것을 의미하는 구분인 랭크 A로 설정하는 것도 가능하다.

또한, 지표식 1을 제1 식으로서 설정하고, 췌장암군(51예), 건상군(255예), 타암군(780예)의 아미노산 농도값 및 이의 제1 식을 사용하여 각 군의 각 증례를 양성(췌장암 구분에 상당) 및 음성(건상 구분에 상당) 중 어느 하나로 분류하는 동시에, 지표식 5를 제2 식으로서 설정하고, 췌장암군(51예), 건상군(255예), 타암군(780예)의 아미노산 농도값 및 이의 제2 식을 사용하여 각 군의 각 증례를 양성(췌장암 구분에 상당) 및 음성(타암 구분에 상당) 중 어느 하나로 분류하고, 이들 분류 결과를 종합 판단하여, 최종적인 분류를 실시하는 것도 가능하다.

이상과 같이, 본 발명에 따르는 췌장암의 평가 방법 등은, 산업상 많은 분야, 특히 의약품이나 식품, 의료 등의 분야에서 널리 실시할 수 있고, 특히, 췌장암 상태의 진행 예측이나 질병 리스크 예측이나 프로테옴이나 메타보롬 해석 등을 실시하는 바이오인포매틱스 분야에 있어서 매우 유용하다.

[부호의 설명]

100 췌장암 평가 장치

102 제어부

102a 요구 해석부

102b 열람 처리부

102c 인증 처리부

102d 전자 메일 생성부

102e Web 페이지 생성부

102f 수신부

102g 췌장암 상태 정보 지정부

102h 평가식 작성부

102h1 후보식 작성부

102h2 후보식 검증부

102h3 변수 선택부

102i 평가부

102i1 산출부

102i2 변환부

102i3 생성부

102i4 분류부

102j 결과 출력부

102k 송신부

104 통신 인터페이스부

106 기억부

106a 이용자 정보 파일

106b 아미노산 농도 데이터 파일

106c 췌장암 상태 정보 파일

106d 지정 췌장암 상태 정보 파일

106e 평가식 관련 정보 데이터 베이스

106e1 후보식 파일

106e2 검증 결과 파일

106e3 선택 췌장암 상태 정보 파일

106e4 평가식 파일

106f 평가 결과 파일

108 입출력 인터페이스부

112 입력 장치

114 출력 장치

200 클라이언트 장치(정보 통신 단말 장치)

300 네트워크

400 데이터 베이스 장치

[실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 2에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 2에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 2에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 2에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 4에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 4에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 4에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 4에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 4에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 5에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 5에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 5에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 5에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 5에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 6에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 6에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 6에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 6에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 6에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 7에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 7에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 7에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 7에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 7에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 8에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 1)]

이하에, 전술한 실시예 8에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 8에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 8에서 탐색된 선형 판별식의 일람(이의 2)]

이하에, 전술한 실시예 8에서 탐색된 선형 판별식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」, 및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

[실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식의 일람(ROC_AUC값: 0.500 이상)]

이하에, 전술한 실시예 2에서 탐색된 로지스틱 회귀식을 열거한다. 또한, 식의 앞에는, 그 식에 관해서 얻어진, 「밸리데이션 있을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「밸리데이션 없을 때의 췌장암군과 건상군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 타암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값」,「췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값」,및 「췌장암군과 폐암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 대장암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 전립선암군의 ROC_AUC의 값과, 췌장암군과 유방암군의 ROC_AUC의 값의 평균값」을, 추가로 열거한다.

Claims (14)

1. 평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하고,
   상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 췌장암의 상태란, 췌장암에 이환(罹患)되어 있을 가능성의 정도를 말하며,
   상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한다란, 상기 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가하는 것임
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
3. 제2항에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분과, 1개 또는 복수의 임계값이 미리 설정되어 있고,
   상기 평가 대상이 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 평가한다란, 상기 식의 값 및 상기 임계값을 사용하여, 상기 평가 대상을 복수의 상기 구분 중 어느 하나로 분류하는 것임
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
4. 제3항에 있어서, 복수의 상기 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성의 정도 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 구분이 적어도 1개 포함되어 있는 것
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
5. 제3항 또는 제4항에 있어서, 복수의 상기 구분에는, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분 및 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분이 포함되어 있는 것
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
6. 제5항에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 상기 구분은 건상(健常)일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분, 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암(他癌) 구분 또는 건상일 가능성이 높은 대상과 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상/타암 구분인 것
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
7. 제5항에 있어서, 췌장암에 이환되어 있을 가능성이 낮은 대상을 속하게 하기 위한 상기 구분에는, 건상일 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 건상 구분 및 췌장암 이외의 암에 이환되어 있을 가능성이 높은 대상을 속하게 하기 위한 타암 구분이 포함되어 있는 것
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
8. 제1항 내지 제4항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 식은 로지스틱 회귀식, 분수식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마할라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목(決定木)으로 작성된 식 중의 어느 하나인 것
   을 특징으로 하는 췌장암의 평가 방법.
9. 제어부를 구비한 췌장암 평가 장치로서,
   상기 제어부는,
   평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단을 구비하고,
   상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 췌장암 평가 장치.
10. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행되는 췌장암 평가 방법으로서,
    상기 제어부에 있어서 실행되는,
    평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하고,
    상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 췌장암 평가 방법.
11. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 실행시키는 췌장암 평가 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,
    상기 제어부에,
    평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 실행시키는 상기 췌장암 평가 프로그램을 기록하고,
    상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
12. 제어부를 구비한 췌장암 평가 장치와 제어부를 구비한 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 췌장암 평가 시스템으로서,
    상기 단말 장치의 상기 제어부는,
    평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 아미노산 농도 데이터를 상기 췌장암 평가 장치로 송신하는 아미노산 농도 데이터 송신 수단과,
    상기 췌장암 평가 장치로부터 송신된, 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 평가 결과 수신 수단을 구비하고,
    상기 췌장암 평가 장치의 상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과,
    상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 평가 결과 송신 수단을 구비하고,
    상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 췌장암 평가 시스템.
13. 제어부를 구비한 단말 장치로서,
    상기 제어부는,
    평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 취득하는 평가 결과 취득 수단을 구비하고,
    상기 평가 결과는, 상기 평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가한 결과이고,
    상기 식에는 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 단말 장치.
14. 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비한 췌장암 평가 장치로서,
    상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된 평가 대상의 혈액 중의 Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 포함되어 있는 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과,
    상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터 및 췌장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태를 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진, 상기 평가 대상에 있어서의 췌장암의 상태에 관한 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 평가 결과 송신 수단을 구비하고,
    상기 식에는, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Phe, Ser, Gln 중 적어도 2개의 아미노산의 농도값이 대입되는 적어도 2개의 변수가 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 췌장암 평가 장치.
    

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